An Empirical Study of End-to-End Video-Language Transformers with Masked
Visual Modeling [152.8] Masked Visual Modeling (MVM) は視覚前トレーニングに有効であることが最近証明されている。
VidL学習におけるMVMの可能性について,系統的に検討した。
我々は、MVMで事前トレーニングされたVIOLETv2が、13のVidLベンチマークで顕著な改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:55:08 GMT)
Non-Abelian braiding of graph vertices in a superconducting processor [145.0] 粒子の不識別性は量子力学の基本的な原理である。
非アベリア・エノンのブレイディングは、退化波動関数の空間において回転を引き起こす。
我々は,エノンの融合規則を実験的に検証し,それらの統計値を実現するためにそれらを編み取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:13:56 GMT)
X-Paste: Revisiting Scalable Copy-Paste for Instance Segmentation using
CLIP and StableDiffusion [137.8] Copy-Pasteは、インスタンスセグメンテーションのためのシンプルで効果的なデータ拡張戦略である。
新たに登場したゼロショット認識モデルのパワーで、Copy-Pasteを大規模に再考する。
X-Pasteは、Swin-Lをバックボーンとして、強力なベースラインであるCenterNet2よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:57:48 GMT)
Accelerating Reinforcement Learning with Value-Conditional State Entropy
Exploration [133.3] 探索のための有望な技術は、訪問状態分布のエントロピーを最大化することである。
エージェントが高価値の状態を訪問することを好むような、タスク報酬を伴う教師付きセットアップで苦労する傾向があります。
本稿では,値条件のエントロピーを最大化する新しい探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:09:28 GMT)
Multi-View Masked World Models for Visual Robotic Manipulation [133.0] ランダムにマスキングされた視点の画素を再構成するマルチビューマスキングオートエンコーダを訓練する。
提案手法の有効性を様々なシナリオで示す。
また、複数のランダム化視点で訓練された多視点マスク付きオートエンコーダは、強い視点ランダム化を持つポリシーを訓練することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:13:44 GMT)
DeepSolo++: Let Transformer Decoder with Explicit Points Solo for Text
Spotting [129.7] DeepSoloは単純なDETRライクなベースラインで、テキストの検出と認識を同時に効率的にするための明示的なポイントを持つ1つのデコーダを提供する。
DeepSoloは英語のシーンだけでなく、複雑なフォント構造と1000レベルの文字クラスで中国語の書き起こしを習得している。
私たちは、多言語テキストスポッティングのためのDeepSolo++をローンチし、多言語テキスト検出、認識、スクリプト識別を同時に行うために、明示的なポイントを持つTransformerデコーダを単独で使用できるようにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:44:00 GMT)
Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [119.1] 大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザーが自動コンテンツ生成のためにそれらを悪用すると、重大な安全性と倫理的リスクが生じる。
近年の研究では、機械生成テキストを検出するアルゴリズムがいくつか提案されている。
本稿では,既存の検知器の信頼性を検証し,検出器を騙すための2種類の攻撃戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:08:37 GMT)
Latent Exploration for Reinforcement Learning [117.9] 強化学習では、エージェントは環境を探索し、相互作用することでポリシーを学ぶ。
LATent TIme-Correlated Exploration (Lattice)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:40:43 GMT)
A Survey of Label-Efficient Deep Learning for 3D Point Clouds [114.2] 本稿では,点雲のラベル効率学習に関する包括的調査を行う。
本稿では,ラベルの種類によって提供されるデータ前提条件に基づいて,ラベル効率のよい学習手法を整理する分類法を提案する。
それぞれのアプローチについて、問題設定の概要と、関連する進展と課題を示す広範な文献レビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:54:51 GMT)
Unveiling Cross Modality Bias in Visual Question Answering: A Causal
View with Possible Worlds VQA [111.4] まず、言語と視覚のバイアスを同時に引き起こす相反する効果をモデル化する。
次に、この効果の影響を除去するための反実的推論を提案する。
提案手法は,VQA-CP v2データセットの最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:02:58 GMT)
Representer Point Selection for Explaining Regularized High-dimensional
Models [105.8] 本稿では,高次元表現器と呼ぶサンプルベース説明のクラスを紹介する。
私たちのワークホースは、一般化された高次元モデルに対する新しい代表者定理である。
提案手法の実証的性能について,実世界の2進分類データセットと2つの推薦システムデータセットを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:23:58 GMT)
Efficient Diffusion Policies for Offline Reinforcement Learning [100.6] Diffsuion-QLは、拡散モデルでポリシーを表現することによってオフラインRLの性能を大幅に向上させる。
これら2つの課題を克服するために,効率的な拡散政策(EDP)を提案する。
EDPは、サンプリングチェーンの実行を避けるために、トレーニング中の腐敗したアクションからアクションを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:55:21 GMT)
SafeDiffuser: Safe Planning with Diffusion Probabilistic Models [97.8] 拡散モデルに基づくアプローチは、データ駆動計画において有望であるが、安全保証はない。
我々は,拡散確率モデルが仕様を満たすことを保証するために,SafeDiffuserと呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は,迷路経路の生成,足歩行ロボットの移動,空間操作など,安全な計画作業の一連のテストを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:38:12 GMT)
Near-Optimal $\Phi$-Regret Learning in Extensive-Form Games [95.9] 我々は、効率よく非結合な学習力学を確立し、各プレイヤーのトリガー後悔は、プレイの繰り返しの後に$O(log T)$として成長する。
これにより、これまでよく知られていた$O(T1/4)$よりも指数関数的に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:02:58 GMT)
On the Forward Invariance of Neural ODEs [92.1] 本稿では,ニューラル常微分方程式(ODE)が出力仕様を満たすことを保証するための新しい手法を提案する。
提案手法では,出力仕様を学習システムのパラメータや入力の制約に変換するために,制御障壁関数のクラスを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:03:26 GMT)
Reinforcement Learning with Human Feedback: Learning Dynamic Choices via
Pessimism [91.5] 人間のフィードバックを用いたオフライン強化学習(RLHF)について検討する。
我々は、人間の選択によって引き起こされる一連の軌道から、人間の根底にある報酬とMDPの最適政策を学習することを目指している。
RLHFは、大きな状態空間だが人間のフィードバックが限られていること、人間の決定の有界な合理性、政治外の分散シフトなど、さまざまな理由から挑戦されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:47:45 GMT)
Spotlight Attention: Robust Object-Centric Learning With a Spatial
Locality Prior [88.9] オブジェクト中心のビジョンは、シーン内のオブジェクトの明示的な表現を構築することを目的としています。
我々は、空間的局所性を最先端のオブジェクト中心視覚モデルに組み込む。
合成および実世界の両方のデータセットにおけるセグメンテーションオブジェクトの大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:35:50 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Closed-Form Policy Improvement
Operators [88.5] 行動制約付きポリシー最適化は、オフライン強化学習に対処するための成功パラダイムであることが示されている。
本稿では,閉形式政策改善演算子を提案する。
我々は、標準的なD4RLベンチマークにおいて、最先端アルゴリズムに対するそれらの効果を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:32:52 GMT)
Zero-shot Pose Transfer for Unrigged Stylized 3D Characters [87.4] 我々は、訓練において広く利用可能な非スティル化アバターのみを必要とするゼロショットアプローチを提案する。
我々は局所的な変形のパワーを利用するが、明示的な対応ラベルは必要としない。
我々のモデルは、スタイル化された四重奏法のような、アノテーションの少ないカテゴリに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:39:02 GMT)
Beyond One-Model-Fits-All: A Survey of Domain Specialization for Large
Language Models [87.4] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
LLMドメイン特定化手法を分類する系統分類法を提案する。
また、特殊なLSMの利点を享受できる重要なアプリケーション領域の包括的分類も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:43:01 GMT)
On the Hidden Mystery of OCR in Large Multimodal Models [86.4] 大規模モデルは近年,自然言語処理やマルチモーダル視覚学習において重要な役割を担っている。
既存のマルチモーダルモデルについて総合的研究を行い,テキスト認識の性能評価を行った。
これらのモデルの長所と短所は,単語認識のセマンティック理解に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:36:44 GMT)
IBP Regularization for Verified Adversarial Robustness via
Branch-and-Bound [85.7] IBP-Rは, どちらも簡便なトレーニングアルゴリズムである。
また、$beta$-CROWNに基づく新しいロバスト性であるUPBを提示し、最先端の分岐アルゴリズムのコストを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:35:21 GMT)
ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated
Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.8] 本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。
本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:26:03 GMT)
Open-VCLIP: Transforming CLIP to an Open-vocabulary Video Model via
Interpolated Weight Optimization [82.8] 我々は、CLIPを強力なゼロショットビデオ分類器に変換する、シンプルで効果的なアプローチであるOpen-VCLIPを紹介する。
我々は,Open-VCLIPのトレーニングが,履歴データゼロの連続学習と等価であることを示す。
特に、UCF、HMDB、Kinetics-600データセットで87.9%、58.3%、81.1%のゼロショット精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:54:28 GMT)
Temporally Consistent Transformers for Video Generation [80.5] 正確なビデオを生成するには、アルゴリズムは世界の空間的および時間的依存関係を理解する必要がある。
時間依存性のあるビデオ生成を厳格に評価するために、複雑なデータに関する確立されたベンチマークは存在しない。
本稿では,長期間の一貫性を著しく向上し,サンプリング時間を短縮するTemporally Consistent Transformer(TECO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:19:01 GMT)
A Geometric Perspective on Diffusion Models [80.2] 本稿では,拡散モデルの幾つもの興味深い幾何学的構造を明らかにし,そのサンプリング力学にシンプルながら強力な解釈を与える。
また、最適なODEベースのサンプリングと古典的な平均シフト(モード探索)アルゴリズムの理論的関係を確立し、拡散モデルの挙動を特徴付け、スコア偏差を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:33:16 GMT)
Convolutional Monge Mapping Normalization for learning on biosignals [80.1] 我々は、CMMN(Convolutional Monge Mapping Normalization)と呼ばれる新しい手法を提案する。
CMMNは、そのパワースペクトル密度(PSD)をトレーニングデータに基づいて推定されるワッサーシュタインバリセンタに適応させるために、信号をフィルタリングする。
睡眠脳波データに関する数値実験により、CMMNはニューラルネットワークアーキテクチャから独立して、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:07:17 GMT)
Diffused Redundancy in Pre-trained Representations [79.5] 事前訓練された表現で機能がどのようにコード化されているか、より詳しく見ていきます。
与えられた層における学習された表現は拡散冗長性を示す。
我々の発見は、事前訓練されたディープニューラルネットワークによって学習された表現の性質に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:00:50 GMT)
A Survey on Large Language Models for Recommendation [79.2] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。
本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:51:26 GMT)
Scaling Up Dataset Distillation to ImageNet-1K with Constant Memory [79.2] 6倍のメモリ削減でImageNet-1Kに容易にスケールできるメモリ効率の良いトラジェクトリマッチング法を提案する。
また,合成画像にソフトラベルを割り当てることが,多数のカテゴリにスケールする際の性能に重要であることも確認した。
提案アルゴリズムは,ImageNet-1K上の従来のSOTAを超低 IPC で上回るだけでなく,ImageNet-1K 上で50 IPC までのスケールアップを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:26:49 GMT)
Learning Representations without Compositional Assumptions [79.1] 本稿では,特徴集合をグラフノードとして表現し,それらの関係を学習可能なエッジとして表現することで,特徴集合の依存関係を学習するデータ駆動型アプローチを提案する。
また,複数のビューから情報を動的に集約するために,より小さな潜在グラフを学習する新しい階層グラフオートエンコーダLEGATOを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:36:10 GMT)
Efficient Online Reinforcement Learning with Offline Data [78.9] オンライン学習時にオフラインデータを活用するために、既存のオフライン手法を単純に適用できることを示します。
私たちはこれらの設計選択を広範囲に改善し、パフォーマンスに最も影響を与える重要な要因を示します。
これらのシンプルなレコメンデーションの正しい適用によって、既存のアプローチよりも$mathbf2.5times$の改善が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:52:56 GMT)
Multi-task Paired Masking with Alignment Modeling for Medical
Vision-Language Pre-training [76.9] 本稿では,マルチタスク・ペアド・マスキング・アライメント(MPMA)に基づく統合フレームワークを提案する。
また, メモリ拡張クロスモーダルフュージョン (MA-CMF) モジュールを導入し, 視覚情報を完全統合し, レポート再構築を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:18:08 GMT)
Aux-Drop: Handling Haphazard Inputs in Online Learning Using Auxiliary
Dropouts [74.4] Aux-Dropはオンライン学習のための補助的なドロップアウト正規化戦略である。
従来のドロップアウト正規化方式をハファザード入力特徴空間に適用する。
特に補助的特徴と基本特徴の共適応を防ぐのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:38:48 GMT)
Let's Verify Step by Step [73.6] プロセスの監督は,課題を解決するためのトレーニングモデルにおいて,結果の監督を著しく上回っていることを示す。
我々のモデルは、MATHテストセットの代表部分集合から78%の問題を解く。
また、最高の報酬モデルをトレーニングするために使われる80,000段階の人間フィードバックラベルの完全なデータセットであるPRM800Kをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:24:00 GMT)
ManagerTower: Aggregating the Insights of Uni-Modal Experts for
Vision-Language Representation Learning [73.5] 2tower Vision-Language (VL)モデルは、様々な下流タスクに有望な改善を示している。
異なるレベルの訓練済みユニモーダル専門家の洞察を収集し、組み合わせた、新しいVLモデルアーキテクチャであるManageTowerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:23:57 GMT)
PAD-Net: An Efficient Framework for Dynamic Networks [72.9] 動的ネットワークを実装する際の一般的な実践は、与えられた静的レイヤを完全な動的レイヤに変換することである。
我々は、冗長な動的パラメータを静的なパラメータに変換するために、部分的に動的ネットワーク、すなわちPAD-Netを提案する。
提案手法は,2つの典型的な動的アーキテクチャを用いた大規模実験によって包括的に支持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:27:56 GMT)
A refinement of Reznick's Positivstellensatz with applications to
quantum information theory [72.8] ヒルベルトの17番目の問題において、アルティンはいくつかの変数の任意の正定値が2つの平方和の商として書けることを示した。
レズニックはアルティンの結果の分母は常に変数の平方ノルムの$N$-次パワーとして選択できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:15:15 GMT)
Low-rank extended Kalman filtering for online learning of neural
networks from streaming data [72.3] 非定常データストリームから非線形関数のパラメータを推定するための効率的なオンライン近似ベイズ推定アルゴリズムを提案する。
この方法は拡張カルマンフィルタ (EKF) に基づいているが、新しい低ランク+斜角行列分解法を用いている。
変分推論に基づく手法とは対照的に,本手法は完全に決定論的であり,ステップサイズチューニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:48:49 GMT)
CodeTF: One-stop Transformer Library for State-of-the-art Code LLM [72.2] 我々は、最先端のCode LLMとコードインテリジェンスのためのオープンソースのTransformerベースのライブラリであるCodeTFを紹介する。
我々のライブラリは、事前訓練されたコードLLMモデルと人気のあるコードベンチマークのコレクションをサポートします。
CodeTFが機械学習/生成AIとソフトウェア工学のギャップを埋められることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:24:48 GMT)
PlaSma: Making Small Language Models Better Procedural Knowledge Models
for (Counterfactual) Planning [72.1] PlaSmaは、手続き的な知識と(非現実的な)計画能力を持つ小さな言語モデルを実現するための、新しい2段階のアプローチである。
より具体的には、小言語モデルにおける暗黙的知識を高めるために、記号的手続き的知識蒸留を開発する。
さらに, 対実的状況に対応するための計画の見直しを必要とする, 対実的計画という新たな課題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:55:40 GMT)
Scalable Learning of Latent Language Structure With Logical Offline
Cycle Consistency [71.4] 概念的には、LOCCOは、トレーニング対象のセマンティクスを使用してラベルなしテキストのアノテーションを生成する、自己学習の一形態と見なすことができる。
追加ボーナスとして、LOCCOによって生成されたアノテーションは、神経テキスト生成モデルをトレーニングするために自明に再利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:47:20 GMT)
ZeroFlow: Fast Zero Label Scene Flow via Distillation [71.3] シーンフロー推定は、時間的に連続する点雲間の3次元運動場を記述するタスクである。
State-of-the-artメソッドは、強い事前とテスト時間最適化技術を使用するが、大規模な点雲には数十秒の順序を必要とする。
本研究では,ラベルなし最適化手法を用いて擬似ラベルを生成し,フィードフォワードモデルを監督する簡易蒸留フレームワークであるScene Flow via Distillationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:20:39 GMT)
Deliberate then Generate: Enhanced Prompting Framework for Text
Generation [70.1] Deliberate then Generate (DTG) プロンプトフレームワークはエラー検出命令とエラーを含む可能性のある候補で構成されている。
我々は、要約、翻訳、対話など、7つのテキスト生成タスクにまたがる20以上のデータセットに関する広範な実験を行う。
本稿では,DTGが既存のプロンプト手法を一貫して上回り,複数のテキスト生成タスクにおける最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:23:04 GMT)
Surgical tool classification and localization: results and methods from
the MICCAI 2022 SurgToolLoc challenge [69.9] SurgLoc 2022 チャレンジの結果を示す。
目標は、ツール検出のためにトレーニングされた機械学習モデルにおいて、ツールの存在データを弱いラベルとして活用することだった。
これらの結果を機械学習と手術データ科学の幅広い文脈で論じることで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:17:21 GMT)
UniFormer: Unifying Convolution and Self-attention for Visual
Recognition [69.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、ここ数年で主要なフレームワークである。
コンボリューションと自己注意の利点を簡潔なトランスフォーマー形式にシームレスに統合する新しいUnified TransFormer(UniFormer)を提案する。
我々のUniFormerはImageNet-1K分類において86.3トップ1の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:19:23 GMT)
What Can Be Learnt With Wide Convolutional Neural Networks? [69.6] カーネルシステムにおける無限大の深層CNNについて検討する。
我々は,深部CNNが対象関数の空間スケールに適応していることを証明する。
我々は、別の深部CNNの出力に基づいて訓練された深部CNNの一般化誤差を計算して結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:39:31 GMT)
Label-Retrieval-Augmented Diffusion Models for Learning from Noisy
Labels [69.0] ノイズの多いラベルからの学習は、実際のアプリケーションのための機械学習において、重要かつ長年にわたる問題である。
本稿では,生成モデルの観点からラベルノイズ問題を再構成する。
我々のモデルは、標準的な実世界のベンチマークデータセットで新しいSOTA(State-of-the-art)結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:01:36 GMT)
Enhanced-sensitivity interferometry with phase-sensitive unbiased
multiports [68.8] 光学フィードバックと非バイアスマルチポートを組み合わせた干渉計測装置を導入する。
従来のビーム分割器とは異なり、非偏光マルチポートは、発祥の港から光を反射することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:18:02 GMT)
From Pixels to UI Actions: Learning to Follow Instructions via Graphical
User Interfaces [67.3] 本稿では,人間がよく使う概念的インタフェースを用いて,デジタル世界と対話するエージェントを作成することに焦点を当てる。
このようなエージェントは、タスクに従うGUIベースの命令のMiniWob++ベンチマークで、人間のクラウドワーカーより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:39:18 GMT)
Efficient Shapley Values Estimation by Amortization for Text
Classification [66.8] 我々は,各入力特徴のシェープ値を直接予測し,追加のモデル評価を行なわずに補正モデルを開発する。
2つのテキスト分類データセットの実験結果から、アモルタイズされたモデルでは、Shapley Valuesを最大60倍のスピードアップで正確に見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:19:13 GMT)
AmbiFC: Fact-Checking Ambiguous Claims with Evidence [65.3] 本稿では,実世界の情報ニーズから現実的なクレームを抽出した大規模ファクトチェックデータセットAmbiFCを提案する。
本研究では,アンビFCにおける曖昧な主張から生じる不一致を分析し,アノテータの不一致と自己評価との強い相関を観察した。
文章レベルのエビデンス選択と正確性予測のためのアノテーション蒸留によるパイプラインが,最高の性能をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:18:24 GMT)
Protein Design with Guided Discrete Diffusion [64.9] タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。
本研究では,離散拡散モデルの誘導手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。
NOSはシーケンス空間で直接設計を行うことができ、データ不足や逆設計に挑戦するといった構造ベースの手法の重大な制限を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:31:24 GMT)
Self-supervised Learning to Bring Dual Reversed Rolling Shutter Images
Alive [64.6] 二重反転RS歪み補正(SelfDRSC)のための自己教師付き学習フレームワークを提案する。
DRSCネットワークは、逆歪みを持つデュアルRS画像のみに基づいて、高いフレームレートGS映像を生成することができる。
実世界のRSのケースでは、より微細な補正テクスチャとより優れた一時的な一貫性を備えた高いフレームレートGSビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:55:00 GMT)
Inferring and Leveraging Parts from Object Shape for Improving Semantic
Image Synthesis [64.1] 本稿では、オブジェクトShapE(iPOSE)からパーツを推論し、セマンティック画像合成の改善に活用する。
我々は、事前に定義されたサポート部分マップのガイダンスを用いて、オブジェクト部分マップを予測するPartNetを学習する。
実験の結果,iPOSEは細部が豊富なオブジェクトを生成するだけでなく,画像合成を柔軟に制御できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:27:47 GMT)
Humans in 4D: Reconstructing and Tracking Humans with Transformers [63.9] 我々は、人間を再構築し、時間とともに追跡するアプローチを提案する。
このアプローチの中核として、人間のメッシュリカバリのためのネットワークの完全な"トランスフォーマライズ"バージョンを提案する。
このネットワークであるHMR 2.0は、芸術の状態を前進させ、過去に1枚の画像から再構成することが困難であった異常なポーズを分析する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:59:52 GMT)
Reasoning with Language Model Prompting: A Survey [63.2] 推論は複雑な問題解決に不可欠な能力であり、様々な現実世界のアプリケーションに対するバックエンドサポートを提供することができる。
本稿では,言語モデルによる推論に関する最先端の研究を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:06:17 GMT)
Generic Temporal Reasoning with Differential Analysis and Explanation [62.0] 時間差分解析でギャップを埋めるTODAYという新しいタスクを導入する。
TODAYは、システムがインクリメンタルな変化の効果を正しく理解できるかどうかを評価する。
共同学習においてTODAYの指導スタイルと説明アノテーションが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:54:08 GMT)
UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.9] 質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。
本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。
学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:29:04 GMT)
Uni-ControlNet: All-in-One Control to Text-to-Image Diffusion Models [61.0] Uni-ControlNetは、異なるローカルコントロールとグローバルコントロールの同時利用を可能にする新しいアプローチである。
微調整のコストとモデルサイズを削減し、現実のデプロイメントにもっと適しています。
Uni-ControlNetは、制御性、生成品質、構成性の観点から、既存のメソッドよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:48:23 GMT)
MERT: Acoustic Music Understanding Model with Large-Scale
Self-supervised Training [60.9] 大規模自己教師型訓練(MERT)を用いた音響音楽非定常モデルを提案する。
教師モデルの優れた組み合わせを同定し、従来の音声・音声の手法よりも性能的に優れていることを示す。
本モデルでは,14の楽曲理解タスクを一般化し,パフォーマンスを向上し,SOTA(State-of-the-art)全体のスコアを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:27:43 GMT)
Strategies for improving low resource speech to text translation relying
on pre-trained ASR models [59.9] 本稿では,テキスト翻訳(ST)における低音源音声の性能向上のための技術と知見について述べる。
本研究は,英語とポルトガル語,タマシェク語とフランス語の2つの言語対について,シミュレーションおよび実低資源設定について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:58:07 GMT)
Evolutionary Solution Adaption for Multi-Objective Metal Cutting Process
Optimization [59.5] 我々は,従来の最適化タスクから解を転送するアルゴリズムの能力を研究することのできる,システムの柔軟性のためのフレームワークを提案する。
NSGA-IIの柔軟性を2つの変種で検討し,1)2つのタスクの解を同時に最適化し,より適応性が高いと期待されるソース間の解を得る,2)活性化あるいは非活性化の異なる可能性に対応する能動的非アクティブなジェノタイプについて検討した。
その結果,標準NSGA-IIによる適応は目標目標への最適化に必要な評価回数を大幅に削減し,提案した変種は適応コストをさらに向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:07:50 GMT)
Joint Adaptive Representations for Image-Language Learning [59.4] 画像言語学習のためのレシピを提案し、より大きくて高価なものよりも優れたモデルを作成し、しばしば桁違いに大きなデータセットで訓練する。
我々の重要な発見は、適応的かつ反復的にマルチモーダルな特徴を融合させる、コンパクトな視覚と言語表現の連成学習である。
たった4000万のトレーニング例と39のGFLOPで、私たちの軽量モデルは、2～20倍以上のFLOPの最先端モデルで、さらに大きなデータセットを使用して、1B近くのトレーニング例で何倍もパフォーマンスを上げています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:02:02 GMT)
Dink-Net: Neural Clustering on Large Graphs [59.1] ディープグラフクラスタリング法 (Dink-Net) は, 拡張と縮小という概念を用いて提案される。
ノードを識別することにより、拡張によって劣化しても、表現は自己教師された方法で学習される。
クラスタリング分布は、提案したクラスタ拡張損失とクラスタ縮小損失を最小化することにより最適化される。
ランナアップと比較して、Dink-Net 9.62%は1100万ノードと16億エッジを持つogbn-papers100MデータセットでNMIの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:39:12 GMT)
Bytes Are All You Need: Transformers Operating Directly On File Bytes [59.0] 推論時にファイルの復号化を必要とせずに、ファイルバイトを直接分類する。
私たちのモデルであるemphByteFormerは、TIFFファイルバイトを直接トレーニングおよびテストする際に、ImageNet Top-1の分類精度が7.33%である。
また、ByteFormerがプライバシ保護推論に応用されていることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:18:21 GMT)
Hierarchical Programmatic Reinforcement Learning via Learning to Compose
Programs [58.9] プログラムポリシーを作成するための階層型プログラム強化学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,プログラム作成の学習を通じて,アウト・オブ・ディストリビュータの複雑な動作を記述するプログラムポリシーを作成することができる。
Karel ドメインの実験結果から,提案するフレームワークがベースラインより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:08:07 GMT)
Bures-Wasserstein Means of Graphs [58.7] 本研究では,スムーズなグラフ信号分布の空間への埋め込みを通じて,グラフ平均を定義する新しいフレームワークを提案する。
我々は,新しいグラフの意味の存在と特異性を確立し,それを計算するための反復アルゴリズムを提供する。
以上の結果から,本手法は一貫した性能を実現し,既存のベースライン手法より優れ,最先端手法の改善が図られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:04:53 GMT)
Decepticons: Corrupted Transformers Breach Privacy in Federated Learning
for Language Models [58.6] 悪意のあるパラメータベクトルを配置することで、プライベートなユーザテキストを明らかにする新たな攻撃を提案する。
FLに対する以前の攻撃とは異なり、攻撃はTransformerアーキテクチャとトークンの埋め込みの両方の特徴を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:05:45 GMT)
FusionRetro: Molecule Representation Fusion via In-Context Learning for
Retrosynthetic Planning [58.5] 再合成計画(Retrosynthetic Planning)は、開始物質から標的分子への完全な多段階合成経路を考案することを目的としている。
現在の戦略では、単一ステップの逆合成モデルと探索アルゴリズムの分離されたアプローチを採用している。
本稿では,文脈情報を利用した新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:45:01 GMT)
Transformers learn in-context by gradient descent [58.2] 自己回帰目標におけるトランスフォーマーの訓練は、勾配に基づくメタラーニングの定式化と密接に関連している。
トレーニングされたトランスフォーマーがメザ最適化器となる方法,すなわち,前方通過における勾配降下によるモデル学習方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:59:47 GMT)
Learning Explicit Contact for Implicit Reconstruction of Hand-held
Objects from Monocular Images [58.1] 我々は,手持ちの物体を暗黙的に再構築する上で,明示的な方法で接触をモデル化する方法を示す。
まず,1つの画像から3次元手オブジェクトの接触を直接推定するサブタスクを提案する。
第2部では,ハンドメッシュ面から近傍の3次元空間へ推定された接触状態を拡散する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:59:26 GMT)
Factually Consistent Summarization via Reinforcement Learning with
Textual Entailment Feedback [57.8] 我々は,この問題を抽象的な要約システムで解くために,テキストエンテーメントモデルの最近の進歩を活用している。
我々は、事実整合性を最適化するために、レファレンスフリーのテキストエンターメント報酬を用いた強化学習を用いる。
自動測定と人的評価の両結果から,提案手法は生成した要約の忠実さ,サリエンス,簡潔さを著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:04:04 GMT)
Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are
Invisible and Robust [55.9] 生成モデルのアウトプットを透かしは、著作権をトレースし、AI生成コンテンツによる潜在的な害を防ぐ重要なテクニックである。
本稿では,拡散モデル出力を頑健にフィンガープリントするTree-Ring Watermarkingという新しい手法を提案する。
私たちの透かしは画像空間に意味的に隠れており、現在デプロイされている透かしよりもはるかに堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:00:31 GMT)
Noncommuting conserved charges in quantum thermodynamics and beyond [55.8] 非可換電荷は熱力学現象にどのように影響するか?
電荷の非可換性は、熱状態の形の導出を無効にする。
エビデンスによれば、非可換電荷は熱化を阻害し、他の方法では熱化を促進させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:00 GMT)
Deceptive-NeRF: Enhancing NeRF Reconstruction using Pseudo-Observations
from Diffusion Models [55.0] Deceptive-NeRFは、合成擬似観測を用いて再構成されたNeRFモデルの品質を向上させる新しい方法である。
提案手法は, 粗いNeRFモデルを粗い入力から再構成する, 2) 粗いモデルに基づいて擬似観測を生成する,3) 擬似観測を用いて改良して高品質な再構成を行う,という3つの重要なステップを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:41:29 GMT)
Monotonic Location Attention for Length Generalization [55.0] 元の表現と逆表現を相対的な注意と組み合わせて補間する簡単なアプローチは、ほぼ完全な長さの一般化を可能にすることを示す。
また、理想的な注意位置の相対的距離が時間経過とともに変化するような、より困難な診断タスクも考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:48:06 GMT)
Beam Tree Recursive Cells [55.0] 本稿では,遅延構造誘導のためのビームサーチによる再帰ニューラルネットワーク(RvNN)の拡張を目的としたビームツリー再帰セル(BT-Cell)を提案する。
提案したモデルは, 合成データと実データの両方において, 異なる分配分割で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:20:04 GMT)
Equivariant Architectures for Learning in Deep Weight Spaces [54.6] 重み空間の学習のための新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
入力として、事前訓練された不変量の重みとバイアスの連結をとる。
これらのレイヤを3つの基本的な操作で実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:24:08 GMT)
What can online reinforcement learning with function approximation
benefit from general coverage conditions? [53.9] オンライン強化学習(RL)では、マルコフ決定過程(MDP)の標準的な構造仮定を採用する代わりに、特定のカバレッジ条件を使用するだけで十分である。
本研究は,より可能で一般的なカバレッジ条件を掘り下げることにより,この新たな方向性に焦点をあてる。
我々は、集中度の変化である$Lp$の変動、密度比の実現可能性、部分/レストカバレッジ条件でのトレードオフなど、さらに多くの概念を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:48:23 GMT)
Unlocking Slot Attention by Changing Optimal Transport Costs [53.7] MESHは、非正規化された最適輸送と正規化された最適輸送の速度を結合する断続モジュールである。
複数のオブジェクト中心学習ベンチマークでMESHを用いてスロットアテンションを評価し,各設定においてスロットアテンションよりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:14:38 GMT)
Concept Decomposition for Visual Exploration and Inspiration [53.1] 本稿では,視覚概念を階層木構造に符号化した異なる視覚的側面に分解する手法を提案する。
我々は、概念分解と生成のために、大きな視覚言語モデルとそのリッチな潜在空間を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:04:24 GMT)
Understanding and Mitigating Copying in Diffusion Models [53.0] 安定拡散のような拡散モデルによって生成される画像は、ますます広まっている。
最近の研究や訴訟でも、これらのモデルがトレーニングデータを複製する傾向にあることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:58:02 GMT)
Neural LerPlane Representations for Fast 4D Reconstruction of Deformable
Tissues [52.9] LerPlaneは単一視点環境下での手術シーンの高速かつ正確な再構築手法である。
LerPlaneは外科手術を4Dボリュームとして扱い、静的および動的フィールドの明示的な2D平面に分解する。
LerPlaneは静的フィールドを共有し、動的組織モデリングのワークロードを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:38:35 GMT)
Mechanic: A Learning Rate Tuner [52.4] 我々は,任意の基本最適化アルゴリズムの学習率尺度係数を調整し,自動的にスケジュールする手法を導入し,それをテクスチャメカニックと呼ぶ。
各種バッチサイズ,スケジュール,基本最適化アルゴリズムを用いて,大規模深層学習タスクにおけるテクスチャメカニックを厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:32:43 GMT)
UNSSOR: Unsupervised Neural Speech Separation by Leveraging
Over-determined Training Mixtures [52.4] 残響状態においては、各マイクは異なる場所で複数の話者の混合信号を取得する。
我々は、$textbfu$nsupervised $textbfn$euralのアルゴリズムUNSSORを提案する。
この損失は、教師なし話者の分離を促進することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:28:02 GMT)
Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.4] 一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。
医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。
外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:08:11 GMT)
The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget [51.0] 大規模言語モデル(LLM)が存続し、オンラインテキストと画像のエコシステム全体に劇的な変化をもたらすだろう。
トレーニングにおけるモデル生成コンテンツの使用は、元のコンテンツ分布の尾部が消える結果のモデルに不可逆的な欠陥を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:39:26 GMT)
Improving CLIP Training with Language Rewrites [50.8] 言語書き換えによるCLIPトレーニングを強化するために,Language augmented CLIP (LaCLIP)を導入した。
また,LaCLIPは,学習中に計算やメモリオーバーヘッドを伴わずに転送性能を大幅に向上することを示した。
ImageNetゼロショット精度では、LaCLIPはCC12MでCLIPを8.2%、LAION-400Mで2.4%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:59:04 GMT)
Empowering Practical Root Cause Analysis by Large Language Models for
Cloud Incidents [50.7] 本稿では,クラウドインシデントの根本原因分析を自動化するために,大規模言語モデルによって強化されたオンコールシステムであるRCACopilotを紹介する。
RCACopilotは、入ってくるインシデントを、アラートタイプに基づいて対応するハンドラにマッチさせ、クリティカルランタイム診断情報を集約し、インシデントの根本原因カテゴリを予測し、説明的な物語を提供する。
企業XのServiceXから1年分のインシデントからなる実世界のデータセットを用いてRCACopilotを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:35:04 GMT)
Decision-Oriented Dialogue for Human-AI Collaboration [50.6] 対話決定問題と呼ばれるタスクのクラスについて説明する。AIアシスタントは自然言語を使って1つ以上の人間と協調して複雑な意思決定を行う必要がある。
日常的な意思決定に直面する3つの領域を定式化し,(1)レビュアーの会議論文への課題の選択,(2)都市における複数段階の旅程の計画,(3)友人集団の旅行計画の交渉を行う。
各タスクに対して、エージェントが到達した最終決定の質に基づいて報酬を受け取る対話環境を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:50:02 GMT)
Millikelvin measurements of permittivity and loss tangent of lithium
niobate [50.6] ニオブ酸リチウム(Lithium niobate)は電子光学材料であり、マイクロ波信号処理、通信、量子センシング、量子コンピューティングに多くの応用がある。
ミリケルビン温度におけるニオブ酸リチウムの複素電磁誘電率の評価について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:34:06 GMT)
Fine-grained Text Style Transfer with Diffusion-Based Language Models [50.0] 微細テキストスタイル転送の標準ベンチマークであるStylePTBデータセットを用いて拡散モデルを構築した。
本モデルでは, 個人と作曲の両方において, 最先端の性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:51:26 GMT)
Adaptive Coordination in Social Embodied Rearrangement [49.4] 本研究では,エージェントが新しいパートナーと協力し,ロボットが新しいパートナーと協力するシナリオをエミュレートする作業において,ゼロショットコーディネート(ZSC)を研究する。
本稿では,識別可能性の目的を通じて多様性を促進する新しいZSCアプローチである行動多様性プレイ(BDP)を提案する。
以上の結果から,BDPは視覚的コーディネーションに対処可能な適応エージェントを学習し,ゼロショットは未確認環境において新たなパートナーに一般化し,ベースラインに比べて35%,効率が32%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:05:51 GMT)
Towards a Smaller Student: Capacity Dynamic Distillation for Efficient
Image Retrieval [49.0] 従来の知識蒸留に基づく効率的な画像検索手法は,高速推論のための学生モデルとして軽量なネットワークを用いる。
本稿では,編集可能な表現能力を持つ学生モデルを構築するための容量動的蒸留フレームワークを提案する。
提案手法は,教師としてのResNet101を前提として,VeRi-776データセットなどの推論速度と精度が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:32:48 GMT)
A Universal Latent Fingerprint Enhancer Using Transformers [47.9] 本研究の目的は,ULPrintと呼ばれる高速なフィンガープリント方式を開発し,様々な潜伏指紋のタイプを増強することである。
クローズドセットの識別精度実験では、MSU-AFISの性能は61.56%から75.19%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:01:11 GMT)
Retiring $\Delta$DP: New Distribution-Level Metrics for Demographic
Parity [47.8] デルタDP$のフェアネス指標は、人口格差の違反を正確に測定することはできない。
確率密度関数曲線(ABPC)と累積密度関数曲線(ABCC)の2つの新しいフェアネス指標を提案する。
提案手法では, ABCC/ABPCがゼロ値であること, ABCC/ABPCがゼロ値であること, ABCC/ABPCが階層パリティを保証し, 分類しきい値の調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:42:18 GMT)
Exploring Lottery Prompts for Pre-trained Language Models [46.7] インスタンスレベルのプロンプトとその一般化可能性について検討する。
いずれの場合も、ほとんどの場合、PLMから正しい予測を誘導する宝くじプロンプトがある。
一部の強力な宝くじプロンプトは、トレーニングセット全体に対して高いパフォーマンスを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:17:04 GMT)
Replicability in Reinforcement Learning [46.0] 生成モデルにアクセス可能なディスカウント型MDPの基本設定に焦点をあてる。
ImpagliazzoらにインスパイアされたRLアルゴリズムは、高い確率で2回の実行後に全く同じポリシーを出力した場合、複製可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:16:23 GMT)
HUB: Guiding Learned Optimizers with Continuous Prompt Tuning [45.7] 学習はメタ学習の重要な要素である。
スケーラブルな学習の最近の進歩は、様々なタスクにおいて手作業よりも優れたパフォーマンスを示している。
本稿では,スケーラブルな学習における一般化問題に対処するため,ハイブリッド更新ベース(HUB)最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:33:35 GMT)
Optimal Sets and Solution Paths of ReLU Networks [45.4] 最適なReLUネットワークの集合を特徴付ける分析フレームワークを開発した。
我々は、ReLUネットワークのニューラル化を継続する条件を確立し、ReLUネットワークに対する感度結果を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:48:16 GMT)
Dense and Aligned Captions (DAC) Promote Compositional Reasoning in VL
Models [44.9] 視覚と言語(VL)モデルは、画像とテキストの表現空間を整列する効果的な方法を提供する。
一般的なVLモデルで学習されたアライメントされた画像テキスト空間は、いまだにいわゆるオブジェクトバイアスに悩まされている」。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:36:41 GMT)
Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large
Language Models [44.7] Grammar promptingは、特定の出力例を生成するのに十分最小限の特殊な文法で、各デモ例を増強する。
実験により、文法のプロンプトにより、LLMは様々なDSL生成タスクで競争力を発揮することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:13:25 GMT)
Trajectory-Aware Eligibility Traces for Off-Policy Reinforcement
Learning [44.5] 多段階リターンからのオフ政治学習は、サンプル効率の強化学習に不可欠である。
オフ政治バイアスは、決定ごとに修正されるが、トレースが完全にカットされると、その効果は逆転できない。
本稿では,多段階演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:13:15 GMT)
High-fidelity Generalized Emotional Talking Face Generation with
Multi-modal Emotion Space Learning [43.1] よりフレキシブルで汎用的な顔生成フレームワークを提案する。
具体的には、テキストプロンプトで感情スタイルを補完し、テキスト、画像、音声の感情のモダリティを統一された空間に埋め込むためにアラインド・マルチモーダル・感情エンコーダを使用する。
感情条件と音声シーケンスを構造表現に接続する感情認識型オーディオ-to-3DMM変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:41:12 GMT)
Hyperfine Spectroscopy of Isotopically Engineered Group-IV Color Centers
in Diamond [41.9] スピンフォトンインタフェースに結合された量子レジスタは、量子通信と情報処理において重要なコンポーネントである。
ダイヤモンド(SiV、GeV、SnV)におけるグループIV色中心は、この応用の有望な候補である。
グループIV色中心の超微粒子パラメータの第一原理予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:19:01 GMT)
ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All [41.5] ImageBindは、6つの異なるモードにまたがる共同埋め込みを学ぶためのアプローチだ。
画像ペアデータだけがモダリティを結合するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:57:12 GMT)
How Does Pretraining Improve Discourse-Aware Translation? [41.2] 本稿では,事前学習した言語モデルが会話関係の知識を捉える能力を理解するための探索タスクを提案する。
我々は、エンコーダ-、デコーダ-、およびエンコーダ-デコーダ-ベースモデルの3つの最先端PLMを検証する。
本研究は, PLMにおける言論的知識が下流作業にどのように機能するか, どのように機能するかを理解するための指導的手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:36:51 GMT)
OmniMAE: Single Model Masked Pretraining on Images and Videos [41.0] マスク付きオートエンコーディングは、画像やビデオ上で単純なVision Transformerをトレーニングするために使用することができる。
我々は、我々の単一のViT-Hugeモデルを、ImageNetで86.6%、挑戦的なSomes-v2ビデオベンチマークで75.5%の精度で微調整できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:53:11 GMT)
Simple Disentanglement of Style and Content in Visual Representations [41.0] 本稿では,事前学習された視覚モデルから学習した表現のコンテンツやスタイルをアンタングル化する,シンプルな後処理フレームワークを提案する。
提案手法は,コンテンツやスタイルの特徴を効果的に切り離し,その有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:25:09 GMT)
Ethical Considerations for Machine Translation of Indigenous Languages:
Giving a Voice to the Speakers [40.8] 機械翻訳は、オープンソースの言語ペアにとって非常に成功している。
これは、インディネイティブ言語を含む低リソース言語の自動翻訳の研究に新たな関心を喚起した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:04:20 GMT)
AQE: Argument Quadruplet Extraction via a Quad-Tagging Augmented
Generative Approach [40.5] 本稿では,AQE抽出課題を提案する。
AQEは、クレーム、エビデンス、エビデンスタイプ、スタンスという4つの議論的要素をオールインワンで抽出することができる。
そこで本研究では,四重項タグ付けモジュールを利用した新しい四重項タグ付け拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:35:53 GMT)
Comparison of Multilingual Self-Supervised and Weakly-Supervised Speech
Pre-Training for Adaptation to Unseen Languages [40.4] 近年のXLS-RやWhisperのようなモデルでは、約100の言語から音声を事前学習することで、多言語音声技術がより使いやすくなっている。
事前学習中に見つからない言語にどのモデルを適応させるかを理解することを目的としている。
13の見知らぬ言語と18の見つからない言語で、両方のモデルを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:27:41 GMT)
A Study of Bayesian Neural Network Surrogates for Bayesian Optimization [40.3] 我々は,BNNを最適化のための標準GPサロゲートの代替として検討する。
本研究では, 様々な目的, 目的数, 非定常性, 離散的かつ連続的な入力を含む多様な問題に対するサロゲートモデルの収集を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:00:00 GMT)
Modeling Dynamic Environments with Scene Graph Memory [40.2] 本稿では,部分的に観測可能な動的グラフ上でのリンク予測という,新しいタイプのリンク予測問題を提案する。
私たちのグラフは、部屋とオブジェクトがノードであり、それらの関係がエッジにエンコードされるシーンの表現です。
エージェントの蓄積した観測結果をキャプチャする新しい状態表現 -- SGM (Scene Graph Memory) を提案する。
家庭で一般的に見られるセマンティックなパターンに従って,多様な動的グラフを生成する新しいベンチマークであるDynamic House Simulatorで,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:33:11 GMT)
Measuring Equality in Machine Learning Security Defenses [40.0] 機械学習のセキュリティコミュニティは、過去10年にわたって、回避攻撃のための無数の防御を開発してきた。
このコミュニティの根底にある疑問は: この防衛は、誰のために防御されるのか?
機械学習のセキュリティ手法の公正性に関する実証的な結果を通じて、この問題に答えることのできる単純なパリティ指標と分析のためのフレームワークについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:04:48 GMT)
Toward Understanding Why Adam Converges Faster Than SGD for Transformers [39.8] アダムのような適応アルゴリズムは、いくつかのディープラーニングアプリケーションにおいて勾配降下(SGD)よりも経験的な優位性を確立している。
本稿では,AdamがSGDよりも高速に収束する理由を,方向のシャープネスという新しい概念を用いて説明する。
座標ワイドクリッピングは、座標のごく一部だけが粗いシャープネスを持つ場合、局所的な損失低減を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:49:44 GMT)
Finding Alignments Between Interpretable Causal Variables and
Distributed Neural Representations [39.5] 因果抽象化は、説明可能な人工知能のための有望な理論的枠組みである。
既存の因果抽象法では、高レベルモデルと低レベルモデルの間のアライメントをブルートフォースで探索する必要がある。
これらの制約を克服する分散アライメントサーチ(DAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:44:59 GMT)
A Unified Conditional Framework for Diffusion-based Image Restoration [39.4] 画像復元のための拡散モデルに基づく統一条件付きフレームワークを提案する。
我々は、軽量なUNetを利用して初期ガイダンスと拡散モデルを予測し、指導の残余を学習する。
そこで本研究では,高解像度画像を扱うために,単純なステップ間パッチ分割方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:22:24 GMT)
Local Branching Relaxation Heuristics for Integer Linear Programs [39.4] LNS(Large Neighborhood Search)は最適化問題の解法として一般的なアルゴリズムである。
本稿では,整数プログラム(ILP)におけるLNSの効率的かつ効率的な線形性の設計に焦点をあてる。
提案した緩和 LB-RELAX とその変種は,LB の線形計画法を用いて近傍を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:16:01 GMT)
Representation Learning in Deep RL via Discrete Information Bottleneck [39.4] 本研究では,タスク非関連情報の存在下で,潜在状態を効率的に構築するために,情報のボトルネックを利用する方法について検討する。
本稿では,RepDIBとよばれる変動的および離散的な情報のボトルネックを利用して,構造化された因子化表現を学習するアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:14:34 GMT)
Cooperative Open-ended Learning Framework for Zero-shot Coordination [39.4] 本研究では,2人のプレーヤーによる協調ゲームにおいて,オープンエンドの目標を構築するための枠組みを提案する。
また,ゲーム理論やグラフ理論からの知識を活用する実用的なアルゴリズムを提案する。
本手法は,異なるレベルのパートナーとコーディネートする場合に,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:04:02 GMT)
Unbalanced Low-rank Optimal Transport Solvers [38.8] 線形OT問題とFused-Gromov-Wasserstein一般化のための拡張を実装するアルゴリズムを提案する。
本研究の目的は, これら2つの系統を融合して, 汎用・スカラー・アンバランス・低ランクOTソルバの約束を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:39:51 GMT)
The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in
Transformers [38.6] 復号器のみの変圧器長一般化性能と5つの異なる位置符号化手法との比較を行った。
その結果,ALiBi,Rotary,APEなどの位置符号化法は,下流タスクにおける長さ一般化には適していないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:29:55 GMT)
Efficient Stochastic Approximation of Minimax Excess Risk Optimization [38.6] 最小極超過リスク最適化(MERO)は、異なる分布における異種ノイズの影響を抑制する利点がある。
我々はMEROを直接対象とする効率的な近似手法を開発した。
最小リスクの推定誤差に起因するバイアスが制御下にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:21:11 GMT)
Direct Diffusion Bridge using Data Consistency for Inverse Problems [38.5] 拡散モデルに基づく逆問題解法は優れた性能を示したが、速度は制限されている。
微調整を必要とせずにデータの一貫性を強制する改良された推論手順を提案する。
提案手法は両評価基準の最先端化を実現し,既存手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:51:10 GMT)
Offline Meta Reinforcement Learning with In-Distribution Online
Adaptation [38.4] 最初に、オフラインのメタRLにおいて、オフラインデータセットとオンライン適応の間のトランジッション・リワードの分散シフトというユニークな課題を特徴付ける。
我々は、不確実性定量化を伴うIn-Distribution Online Adaptation(IDAQ)と呼ばれる新しい適応フレームワークを提案する。
IDAQは、与えられた不確実性を利用して分配コンテキストを生成し、新しいタスクに対処するための効果的なタスク信念推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:34:39 GMT)
Fast-SNN: Fast Spiking Neural Network by Converting Quantized ANN [38.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算とエネルギー効率の利点を示している。
離散スパイク関数のため、ディープSNNをトレーニングすることは依然として課題である。
本稿では低レイテンシで高い性能を実現する高速SNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:04:41 GMT)
Speeding Up Multi-Objective Hyperparameter Optimization by Task
Similarity-Based Meta-Learning for the Tree-Structured Parzen Estimator [37.6] 本稿では,タスク間のトップドメインの重複によって定義されるタスク類似性を用いて,TPEの取得機能をメタラーニング設定に拡張する。
実験では,表付きHPOベンチマークでMO-TPEを高速化し,最先端の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:40:52 GMT)
Causal Discovery with Latent Confounders Based on Higher-Order Cumulants [37.0] 潜在共同設立者による因果関係の発見は、多くの科学分野において重要であるが難しい課題である。
オーバーコンプリート独立成分分析(OICA)に基づく手法が一部の領域で成功しているにもかかわらず、計算コストが高く、局所最適状態に陥りやすい。
本稿では,OICA に対する 1-Latent-Component 構造に対応する閉形式解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:59:42 GMT)
Generalizable Memory-driven Transformer for Multivariate Long Sequence
Time-series Forecasting [36.8] M-LSTFモデルは、複数の時間的特徴の中と間の両方で時系列パターンを学習する必要がある。
M-LSTF問題を対象とした一般化可能なメモリ駆動変換器を提案する。
当社のアプローチは,様々なTransformerベースのモデルにシームレスにプラグインすることで,パフォーマンスを約30%向上させることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:37:31 GMT)
QUEST: A Retrieval Dataset of Entity-Seeking Queries with Implicit Set
Operations [36.7] QUESTは、暗黙のセット操作を備えた3357の自然言語クエリのデータセットである。
データセットは、クエリで言及された複数の制約と、ドキュメントの対応するエビデンスにマッチするようにモデルに挑戦する。
我々は,現代の検索システムを分析し,それらがこのようなクエリに苦しむ場合が多いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:11:21 GMT)
Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with
Bandit Feedback [36.1] 統合学習(FL)システムは、トレーニングの各ラウンドに関与するクライアントのサブセットをサンプリングする必要があります。
その重要性にもかかわらず、クライアントを効果的にサンプリングする方法には制限がある。
提案手法は,最適化アルゴリズムの収束速度をいかに向上させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:45:25 GMT)
Designing Closed-Loop Models for Task Allocation [36.0] 我々は、ブートストラップモデルトレーニングと人間とタスクの類似性に関する弱い事前情報を利用する。
このような弱い事前の使用は、人間の意思決定者が誤りを犯したりバイアスを受けたりしても、タスク割り当て精度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:57:56 GMT)
Multi-Document Summarization with Centroid-Based Pretraining [35.8] Multi-Document Summarization (MDS)では、入力は文書の集合としてモデル化することができ、出力はその要約である。
本稿では,各ドキュメントクラスタのROUGEベースのセントロイドを,その要約のプロキシとして選択する,新たな事前学習目標を提案する。
したがって、本研究の目的は、人による要約を必要とせず、文書集合のみからなるデータセットの事前学習に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:37:32 GMT)
BrainIB: Interpretable Brain Network-based Psychiatric Diagnosis with
Graph Information Bottleneck [35.8] 機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析のための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークBrainIBを提案する。
BrainIBは、脳内の最も情報に富むエッジ(つまり、部分グラフ)を識別し、目に見えないデータにうまく一般化することができる。
我々は2つのマルチサイト大規模データセット上での8つの一般的な脳ネットワーク分類手法に対するBrainIBの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:33:05 GMT)
A Sequence-to-Sequence&Set Model for Text-to-Table Generation [35.7] 本稿では,新しいシーケンス・ツー・シーケンス・セットのテキスト・ツー・テーブル生成モデルを提案する。
具体的には、まず、ほとんどの行の生成が順序に敏感であることを示す予備的な研究を行う。
実験結果から,本モデルがベースラインをはるかに上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:28:00 GMT)
TPDM: Selectively Removing Positional Information for Zero-shot
Translation via Token-Level Position Disentangle Module [35.5] 位置情報は、MNMTが復号化のために堅牢な符号化された表現を出力することを妨げる可能性があると仮定されることが多い。
従来のアプローチでは、すべての位置情報を平等に扱うことができず、特定の位置情報を選択的に除去することはできない。
本稿では,有用な位置情報を選択的に保存する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:48:45 GMT)
Audio-Visual Speech Separation in Noisy Environments with a Lightweight
Iterative Model [35.2] 雑音環境下での音声・視覚音声分離を行うために,AVLIT(Audio-Visual Lightweight ITerative Model)を提案する。
我々のアーキテクチャは、オーディオブランチとビデオブランチで構成されており、各モードの重みを共有する反復的なA-FRCNNブロックがある。
実験は、様々な音声のみのベースラインと音声視覚のベースラインに対して、両方の設定において、我々のモデルが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:09:50 GMT)
GNOT: A General Neural Operator Transformer for Operator Learning [34.8] 一般ニューラル演算子変換器(GNOT)は、演算子を学習するためのスケーラブルで効果的なフレームワークである。
新規な異種正規化アテンション層を設計することにより、複数の入力関数や不規則メッシュを扱うのに非常に柔軟である。
トランスアーキテクチャの大規模なモデルキャパシティは、我々のモデルに大規模なデータセットと実用的な問題にスケールする可能性を与えてくれます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:20:32 GMT)
DuNST: Dual Noisy Self Training for Semi-Supervised Controllable Text
Generation [34.5] ラベル付きデータが不十分な場合、事前学習された言語モデルの微調整を増強することにより、言語理解において再び自己学習(ST)が向上した。
STを属性制御可能な言語生成に組み込むことは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:22:58 GMT)
Hierarchical Policy Blending as Inference for Reactive Robot Control [34.3] ぼんやりした、密集した、ダイナミックな環境における運動生成は、ロボット工学における中心的なトピックである。
反応ポリシーと計画の利点を組み合わせた階層的な動き生成手法を提案する。
平面ナビゲーションと6DoF操作の実験的研究により,提案手法は筋活動制御とオンライン再計画の両方に優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:39:24 GMT)
CAROM Air -- Vehicle Localization and Traffic Scene Reconstruction from
Aerial Videos [34.2] ビデオからの道路交通シーンの再構築は、道路安全規制当局、都市計画者、研究者、自動運転技術開発者によって望まれている。
本稿では,交通シーンを自動的に再構成し,コンピュータで正確に再現できるように,航空映像を車両軌跡データに処理する手法を提案する。
平均して、車両のローカライゼーション誤差は約0.1mから0.3mで、120mで飛行する消費者向けドローンを使用する。
また、約100時間の空中映像から50の道路交通シーンのデータセットをコンパイルし、様々な下流交通分析アプリケーションを可能にし、さらなる道路交通関連研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:17 GMT)
ChatGPT an ENFJ, Bard an ISTJ: Empirical Study on Personalities of Large
Language Models [33.7] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能の分野で顕著な進歩を遂げ、人間とコンピュータの相互作用を大きく変えた。
本研究では, LLMが提示する行動パターンを, 心理的枠組みである特性理論を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:03:28 GMT)
Control4D: Dynamic Portrait Editing by Learning 4D GAN from 2D
Diffusion-based Editor [33.5] Control4Dは、高忠実で時間的に一貫した4D画像編集のための新しいアプローチである。
本手法では,編集者から直接の監督を行う代わりに4D GANを学習し,一貫性のない監視信号を回避する。
実験の結果,Control4Dは従来の手法を超越し,よりフォトリアリスティックで一貫した4D編集性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:55:28 GMT)
BetaZero: Belief-State Planning for Long-Horizon POMDPs using Learned
Approximations [33.5] 我々は,正確な信念モデルに基づくPOMDPの信念状態計画アルゴリズムであるBetaZeroを提案する。
実験の結果、BetaZeroは最先端のPOMDPタスクより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:47:31 GMT)
A Generalization of ViT/MLP-Mixer to Graphs [32.9] 我々は、Graph ViT/MLP-Mixerと呼ばれる新しいGNNのクラスを紹介する。
長距離依存を捕捉し、オーバー・スカッシングの問題を緩和する。
ノード数とエッジ数にリニアな複雑さで、スピードとメモリ効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:19:44 GMT)
Multi-Epoch Learning for Deep Click-Through Rate Prediction Models [32.8] ワンエポックオーバーフィッティング現象は産業用クリックスルーレート(CTR)の応用で広く観測されている。
本稿では,データ拡張を用いたマルチエポック学習(MEDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:36:50 GMT)
Intelligible Lip-to-Speech Synthesis with Speech Units [32.7] サイレントな唇運動ビデオから理解不能な音声を合成するための新しいL2Sフレームワークを提案する。
本稿では,音声単位を参照して,ぼやけやうるさいメル・スペクトログラムからでも明瞭な波形を生成できるマルチインプット・ボコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:17:32 GMT)
Improved Techniques for Maximum Likelihood Estimation for Diffusion ODEs [32.7] 拡散ODEの最大誤差推定のためのいくつかの改良手法を提案する。
トレーニングのために,速度パラメータ化を提案し,より高速な収束のための分散低減手法を探索する。
評価のために,拡散 ODE に存在する訓練・評価のギャップを埋めるために,新しい訓練自由トラクト正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:05:40 GMT)
SNeRL: Semantic-aware Neural Radiance Fields for Reinforcement Learning [32.1] 強化学習のための意味認識型ニューラルラジアンス場(SNeRL)を提案する。
我々は,畳み込みエンコーダを用いた意味認識型ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を共同で最適化し,多視点画像から3次元認識型ニューラル暗黙表現を学習する。
我々は,NeRFにおけるRGB放射場と平行な3次元意味と蒸留特徴場を導入し,強化学習のための意味と対象中心表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:21:18 GMT)
Learning Music Sequence Representation from Text Supervision [31.9] 音楽表現学習は、その複雑な人間関係の概念が数値信号の列に含まれることで、非常に難しい。
本稿では,新しいテキスト・スーパービジョン事前学習手法,すなわちM.M.を提案する。
最先端のパフォーマンスを達成するためには、事前トレーニングデータの0.056%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:15:06 GMT)
Recasting Self-Attention with Holographic Reduced Representations [31.9] マルウェア検出の問題に触発された我々は,ホログラフィックリダクション(HRR)のニューロシンボリックアプローチを用いて,自己アテンションを再キャストする。
我々は、 $mathcalO(T H log H)$ time complexity, $mathcalO(T H)$ space complexity, and convergence in 10times$ less epochs などの利点を得る。
我々のHrrformerはLRAベンチマークでほぼ最先端の精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:42:38 GMT)
LAIT: Efficient Multi-Segment Encoding in Transformers with
Layer-Adjustable Interaction [31.9] 変換器(LAIT)における層間相互作用について紹介する。
LAIT内では、セグメント化された入力は、まず独立に符号化され、次に共同で符号化される。
LAITは高い精度を保ちながら、多くのタスクにおけるFLOPの30～50%の注意を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:09:59 GMT)
Three-Way Trade-Off in Multi-Objective Learning: Optimization,
Generalization and Conflict-Avoidance [31.8] マルチオブジェクト学習(MOL)問題は、複数の学習基準や複数の学習タスクがある場合、機械学習の問題を発生させる。
最近の研究はMGDAやその変種などのMOLのための様々な動的重み付けアルゴリズムを開発しており、そこでは目的間の衝突を避けるための更新方向を見つけることが中心となっている。
本稿では,Mouble sample (MoDo)アルゴリズムを用いた多目的勾配法MGDAの新しい変種について検討し,動的重み付けに基づくMoDoの一般化性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:31:56 GMT)
Symmetry-Aware Robot Design with Structured Subgroups [31.4] 本稿では,ロボット設計プロセスに対称性探索を組み込むことにより,設計空間の構造を活用するシンメトリ・アウェア・ロボット設計フレームワークを提案する。
具体的には、二面群の部分群の対称性を表現し、構造化された部分群の最適対称性を探索する。
このようにして、SARDは理論的に解析された元の設計空間をカバーしながら効率的な対称ロボットを設計できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:57:03 GMT)
RARR: Researching and Revising What Language Models Say, Using Language
Models [31.1] RARR(Retrofit Attribution using Research and Revision)は,テキスト生成モデルの出力に対する属性を自動的に検出するシステムである。
RARRは、以前検討した編集モデルよりも、元の入力をはるかに高い程度に保存しながら、属性を著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:55:02 GMT)
Noisy-label Learning with Sample Selection based on Noise Rate Estimate [30.9] ノイズラベルは、ノイズラベルのトレーニングサンプルをオーバーフィットさせるディープモデルの容量が高いため、ディープラーニングでは困難である。
本稿では,最新技術(SOTA)に適応可能な新しい雑音ラベル学習グラフィカルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:46:14 GMT)
Improving Expressivity of GNNs with Subgraph-specific Factor Embedded
Normalization [30.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを扱うための学習アーキテクチャの強力なカテゴリとして登場した。
本稿では,EmphtextbfSUbgraph-stextbfPEcific FactotextbfR Embedded Normalization(SuperNorm)と呼ばれる専用プラグアンドプレイ正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:37:31 GMT)
Denoising Bottleneck with Mutual Information Maximization for Video
Multimodal Fusion [30.6] ビデオマルチモーダル融合は、ビデオにマルチモーダル信号を統合することを目的としている。
ビデオはより長いマルチモーダルシーケンスを持ち、より冗長性とノイズが視覚とオーディオのモダリティに富んでいる。
本稿では,微細なビデオ融合のためのボトルネック融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:20:33 GMT)
Distributed Online Convex Optimization with Adversarial Constraints:
Reduced Cumulative Constraint Violation Bounds under Slater's Condition [29.8] 本稿では,逆制約を伴う分散オンライン凸最適化について考察する。
エージェントはネットワークの後悔と累積的制約違反を最小限にするために協力する。
我々の知る限り、この論文は、(分散)オンライン凸最適化における(ネットワーク)累積制約違反境界を敵制約付きで達成した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:39:15 GMT)
Is My Prediction Arbitrary? Measuring Self-Consistency in Fair
Classification [29.8] 公平な分類における分散(ビズ・ア・ビズ・ビズ・ア・ビズ・セルフ・一貫性と仲裁性)の役割について,これまでで最大の実証的研究を行った。
ほとんどの公正分類ベンチマークは、予測に現れる任意性の量を考慮すると、fair-to-fairである。
サブグループのエラー率は、一般的な公平な介入を適用する前に似ています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:20:54 GMT)
Exploring Phonetic Context in Lip Movement for Authentic Talking Face
Generation [29.8] 本稿では,音声音声生成のためのコンテキスト認識型Lip-Syncフレームワーク(CALS)を提案する。
CALSは、各電話機をコンテキスト対応リップモーションユニットにマッピングし、後者をコンテキスト対応リップモーションでターゲットIDに誘導する。
LRW, LRS2, HDTFデータセットの実験から,提案したCALSが時間的コンテキストアライメントを効果的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:50:32 GMT)
MuseCoco: Generating Symbolic Music from Text [29.1] MuseCocoは、音楽属性のテキスト記述からシンボリック音楽を生成する。
MuseCoCoは音楽コンポジション・コパイロット(Music Composition Copilot)の略で、ミュージシャンが与えられたテキストから音楽を直接生成できるようにする。
我々は120億のパラメータを持つロバストな大規模モデルを開発し、例外的な制御性と音楽性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:34:16 GMT)
CoDEPS: Online Continual Learning for Depth Estimation and Panoptic
Segmentation [28.8] 深層学習に基づく単眼深度推定とパノプティックセグメンテーションのための連続学習をオンラインで導入する。
そこで本研究では,パノプティカルセグメンテーションに適応する擬似ラベルを生成するための新しいドメイン混合手法を提案する。
我々は,固定サイズのリプレイバッファを構築するためのサンプリング戦略を活用することで,ロボットシステムの限られたストレージ容量に明示的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:05:34 GMT)
Learning for Edge-Weighted Online Bipartite Matching with Robustness
Guarantees [28.7] 我々は,ロバストネス保証 (LOMAR) を用いたエッジ重み付きオンラインバイパートイトマッチングの新しい手法を提案する。
LOMARは、平均ケースと最悪のケースのパフォーマンスの両方を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:41:42 GMT)
Representation Of Lexical Stylistic Features In Language Models'
Embedding Space [28.6] これらのスタイリスティックな概念のそれぞれに対して,少数のシードペアのみからベクトル表現を導出できることが示されている。
5つのデータセットで実験を行い、静的な埋め込みがこれらの特徴を単語やフレーズのレベルでより正確にエンコードすることを発見した。
単語レベルでの文脈化表現の低い性能は、ベクトル空間の異方性に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:50:25 GMT)
How to Plant Trees in Language Models: Data and Architectural Effects on
the Emergence of Syntactic Inductive Biases [28.6] 事前学習は、微調整後にタスクを実行する際に、階層的な構文的特徴に依存するように言語モデルを教えることができることを示す。
アーキテクチャの特徴(深さ、幅、パラメータ数)と、事前学習コーパスのジャンルとサイズに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:38:14 GMT)
Explanations as Features: LLM-Based Features for Text-Attributed Graphs [28.5] 我々は、下流タスクにおけるGNNのパフォーマンス向上に使用できる機能として、テキスト情報をキャプチャするために活用することに注力する。
我々の豊富な特徴は、さまざまなデータセットにわたる様々なGNNモデルの性能を改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:18:03 GMT)
Domain Adaptive Decision Trees: Implications for Accuracy and Fairness [28.4] 本稿ではドメイン適応決定木(DADT)を導入してドメイン適応の分野に貢献する。
DADTは、目標人口の分布に対応する外部情報に基づいて、情報ゲイン分割基準を調整する。
実データ上でDADTを実証し、シフトしたターゲット集団でテストする場合、標準決定木よりも精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:52:25 GMT)
Towards Fair Disentangled Online Learning for Changing Environments [28.2] オンライン学習における環境変化は、学習パラメータが環境に固有の部分的変化に起因していると論じる。
本稿では,各時点に収集したデータを2つの表現で切り離すことができるという仮定の下で,新しいアルゴリズムを提案する。
新たな後悔は、動的および静的な後悔の指標の混合形式と、公平性に配慮した長期的制約を伴って提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:04:16 GMT)
RaSP: Relation-aware Semantic Prior for Weakly Supervised Incremental
Segmentation [28.0] 本稿では,事前学習したクラスから新しいクラスにオブジェクトを移すための弱い教師付きアプローチを提案する。
クラス間の単純なペアインタラクションでさえ、古いクラスと新しいクラスのセグメンテーションマスクの品質を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:14:21 GMT)
Fully Dynamic Submodular Maximization over Matroids [27.8] マトロイド制約下での単調部分モジュラ関数の最大化は、データマイニングや機械学習における複数の応用において古典的なアルゴリズム上の問題である。
我々は、この古典的な問題を完全に動的に研究し、そこでは、要素をリアルタイムで挿入および削除できる。
我々の主な結果は、$tildeO(k2)$の償却更新時間(加算と削除数)で効率的なデータ構造を維持し、$k$がマトロイドのランクである4ドルの近似解を生成するランダム化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:55:47 GMT)
Med-UniC: Unifying Cross-Lingual Medical Vision-Language Pre-Training by
Diminishing Bias [27.6] Med-UniC (Med-UniC) は、英語とスペイン語のマルチモーダル医療データを統合したものである。
Med-UniCは、5つの医療画像タスクと30以上の疾患を含む10のデータセットで優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:28:19 GMT)
Not All Neuro-Symbolic Concepts Are Created Equal: Analysis and
Mitigation of Reasoning Shortcuts [27.6] Neuro-Symbolic(NeSy)予測モデルは、与えられた制約に対するコンプライアンスの改善を約束する。
サブシンボリック入力から抽出された高レベルな概念を推論することで、いくつかの先行知識と整合したラベルを推論することができる。
精度は高いが、意図しないセマンティクスで概念を活用すれば、約束された利点を欠くことになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:35:48 GMT)
GaitGS: Temporal Feature Learning in Granularity and Span Dimension for
Gait Recognition [27.3] 本稿では,次元の時間的特徴を同時に集約するGaitGSという新しいフレームワークを提案する。
本手法は, CASIA-B, GREW, OU-Mデータセットにおいて, 92.9% (+0.5%), 52.0% (+1.4%), 97.5% (+0.8%) のランク1の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:48:25 GMT)
IDToolkit: A Toolkit for Benchmarking and Developing Inverse Design
Algorithms in Nanophotonics [27.1] ナノフォトニックデバイスの逆設計のためのベンチマークを提案する。
ベンチマーク環境はオープンソースシミュレータで実装されている。
その結果,既存手法の長所と短所が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:06:25 GMT)
Balancing Reconstruction and Editing Quality of GAN Inversion for Real
Image Editing with StyleGAN Prior Latent Space [27.0] StyleGANsの超球面前の$mathcalZ$と$mathcalZ+$を再検討し、それらをセミナルなGANインバージョンメソッドに統合し、編集品質を改善する。
この拡張はStyleGANの助けを借りて高度な編集品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:27:07 GMT)
Understanding Spoken Language Development of Children with ASD Using
Pre-trained Speech Embeddings [26.7] 自然言語サンプル(NLS)分析は,従来の手法を補完する有望な手法として注目されている。
本稿では,子どもの音声言語発達の自動評価を支援するために,音声処理技術の応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:32:33 GMT)
UPop: Unified and Progressive Pruning for Compressing Vision-Language
Transformers [26.6] マルチモーダルモデル、特にバイソン言語変換器の圧縮方法はまだ未定である。
本稿では,textbfUnified と textbfPrtextbfogressive textbfPruning (textbfemphUPop) をバイソン言語トランスフォーマー圧縮フレームワークとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:16:26 GMT)
FlowCam: Training Generalizable 3D Radiance Fields without Camera Poses
via Pixel-Aligned Scene Flow [26.5] ポーズ画像からの3次元ニューラルネットワークの再構成は、自己教師付き表現学習の有望な方法として現れている。
これらの3Dシーンの学習者が大規模ビデオデータに展開するのを防ぐ重要な課題は、構造から移動までの正確なカメラポーズに依存することである。
本稿では,オンラインと1つのフォワードパスでカメラポーズと3Dニューラルシーン表現を共同で再構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:58:46 GMT)
Surrogate Model Extension (SME): A Fast and Accurate Weight Update
Attack on Federated Learning [26.5] Federated Learning (FL) は、重み更新に対する勾配反転攻撃に対して、ある程度の保護を提供することができる。
FLの重み更新に勾配反転攻撃を拡張するための原理的手法を提案する。
本手法は,共通FLシナリオにおけるSOTAベースラインよりも100倍高速に動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:05:26 GMT)
The Tunnel Effect: Building Data Representations in Deep Neural Networks [26.5] 本稿では,データ表現の相違に寄与する2つの異なる部分に,十分に深いネットワークが分割されていることを示す。
最初のレイヤは線形に分離可能な表現を生成し、その後のレイヤはこれらの表現を圧縮し、全体的なパフォーマンスに最小限の影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:38:24 GMT)
Scalable Performance Analysis for Vision-Language Models [26.5] 統合視覚言語モデルは、様々なタスクセットに対して優れたパフォーマンスを示している。
本稿では、すでにアノテーション付きベンチマークに依存する、よりスケーラブルなソリューションを紹介します。
従来,CLIPは単語の袋のように振る舞い,名詞や動詞でより良く振る舞うことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:55:44 GMT)
From Model-Based to Data-Driven Simulation: Challenges and Trends in
Autonomous Driving [26.4] シミュレーションのさまざまな側面や種類に関して,課題の概要を述べる。
我々は、認識、行動、およびコンテンツリアリズムに関する側面と、シミュレーションの領域における一般的なハードルをカバーしている。
中でも,モデルベースシミュレーションの代替として,データ駆動型,生成的アプローチ,高忠実度データ合成の傾向が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:55:53 GMT)
Multi-Dataset Co-Training with Sharpness-Aware Optimization for Audio
Anti-spoofing [26.3] State-of-the-art spoofing countermeasure(CM)モデルは特定のデータセットでよく機能するが、異なるデータセットで評価すると一般化が欠如する。
我々は,大規模な事前学習モデルと競合する,コンパクトだが十分に一般化されたCMモデルの開発を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:37:48 GMT)
Underwater-Art: Expanding Information Perspectives With Text Templates
For Underwater Acoustic Target Recognition [26.1] 水中音響信号は, 距離, 流路深さ, その他の要因に大きく影響されている。
本稿では,関連する情報からなるテンプレートに水中音響認識を実装することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:28:37 GMT)
Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative
Polynomials [26.0] 正の非可換空間に基づく新しい異種畳み込みネットワークであるPSHGCNを提案する。
PSHGCNは、多種多様な異種グラフ畳み込みを学習し、ノード分類タスクにおいて優れた性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:09:42 GMT)
MetaDiffuser: Diffusion Model as Conditional Planner for Offline Meta-RL [25.8] オフラインメタRL(MetaDiffuser)のためのタスク指向条件付き拡散プランナを提案する。
提案するフレームワークは,テストタスクから収集したウォームスタートデータの品質に対するロバストさを享受する。
MuJoCoベンチマークの実験結果は、MetaDiffuserが他の強力なオフラインメタRLベースラインより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:01:38 GMT)
NUNO: A General Framework for Learning Parametric PDEs with Non-Uniform
Data [25.5] 非統一データを用いた効率的な演算子学習のためのNon-Uniform Operator (NUNO) フレームワークを提案する。
非一様データを一様格子に変換し,誤差を効果的に制御し,非一様データの速度と精度を並列化する。
私たちのフレームワークでは、エラー率を最大60%削減し、トレーニング速度を2倍から30倍に向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:39:10 GMT)
A Survey of Graph Prompting Methods: Techniques, Applications, and
Challenges [25.3] ラベル付きデータに制限のある一般化可能なモデルを学習する手段として,「事前訓練,プロンプト,予測訓練」が人気を集めている。
複雑なタスクにおいて、プロンプトの設計は困難で時間を要するプロセスになり得る。
この調査は、将来の方法論開発を促進するために、グラフと設計の間のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:49:26 GMT)
Guiding Computational Stance Detection with Expanded Stance Triangle
Framework [25.3] スタンス検出は、テキストの著者が指定されたターゲットに対して有利か、反対か、中立かを決定する。
本稿では,言語的観点からスタンス検出タスクを分解し,このタスクにおける重要な構成要素と推論経路について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:33:29 GMT)
How Powerful are Shallow Neural Networks with Bandlimited Random
Weights? [25.1] 制限深度2バンドランダムニューラルネットワークの表現力について検討する。
ランダムネットは、隠れた層パラメータがランダムな帯域幅で凍結されるニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:04:21 GMT)
An Invariant Learning Characterization of Controlled Text Generation [25.0] 制御生成(英語: Controlled generation)とは、興味のある文体や意味的な属性を含むテキストを作成する問題である。
ユーザプロンプトに応答するテキストの分布が、予測器がトレーニングした分布と異なる場合、制御された生成の性能は低下する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:35:08 GMT)
CHiLS: Zero-Shot Image Classification with Hierarchical Label Sets [24.9] オープン語彙モデル(例えばCLIP)はゼロショット分類において強い性能を示している。
暗黙的な意味的階層を持つデータセットに対する階層的ラベルセット(CHiLS)を用いた分類を提案する。
CHiLSは既存のゼロショットパイプラインで簡単に実装でき、追加のトレーニングコストを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:44:28 GMT)
Accuracy on the Curve: On the Nonlinear Correlation of ML Performance
Between Data Subpopulations [24.6] サブポピュレーションシフトでは, 分布内(ID)と分布外(OOD)のアキュラシーの相関が増大することが示唆された。
本研究は,異なるサブ集団におけるモデル改良の非線形効果の理解の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:41:16 GMT)
SVVAD: Personal Voice Activity Detection for Speaker Verification [24.6] 話者検証(SV)において最も有用な音声特徴に適応できる話者検証に基づく音声活動検出(SVVAD)フレームワークを提案する。
実験により、SVVADは、他の話者が異なる比率で混合される条件下で、同じ誤差率(EER)でベースラインを著しく上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:59:33 GMT)
A Bayesian Perspective On Training Data Attribution [24.5] トレーニングデータ属性(TDA)技術は、興味のあるテストデータに対するモデルの予測に影響を及ぼすトレーニングデータを見つける。
本稿では,学習モデルをベイズ的後部として扱い,TDAを確率変数として推定する,TDAタスクに対するベイズ的視点を紹介する。
我々は、TDAは、他のノイズ要因とは独立して、特定のトレーニングデータに一貫して影響されるモデル予測を説明するためにのみ、確実に使用できると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:52:20 GMT)
Knowledge Base Question Answering for Space Debris Queries [24.4] 本研究では,欧州宇宙機関(ESA)向けに開発され,複雑な自然言語クエリに応答できるシステムを提案する。
本システムは,まず,自然言語質問から % プログラムスケッチと呼ばれる基本データベース操作のシーケンスを生成するパイプラインに基づいている。
このパイプライン分解アプローチにより,GPT-3で生成された領域外データと半合成データを活用することで,システムのトレーニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:55:41 GMT)
Video frame interpolation for high dynamic range sequences captured with
dual-exposure sensors [24.1] ビデオフレーム(VFI)は、時間領域を含む多くの重要なアプリケーションを可能にする。
重要な課題の1つは、複雑な動きの存在下で高いダイナミックレンジシーンを扱うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:58:01 GMT)
Enhancing image quality prediction with self-supervised visual masking [24.1] フルリファレンス画像品質指標(FR-IQMs)は、参照と歪んだ画像の対の視覚的差異を測定することを目的としている。
本稿では,視認性に基づいて視覚的誤りをペナルティ化する方法で,参照や歪んだ画像を変調する視覚マスキングモデルを提案する。
提案手法は,視覚的,定量的に予測されるFR-IQM測定値とより一致した拡張FR-IQM測定値である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:48:51 GMT)
Accurate and Structured Pruning for Efficient Automatic Speech
Recognition [23.9] 本稿では,コンバータモデルのモデルサイズと推論コストを削減するための新しい圧縮手法を提案する。
提案手法は, モデルサイズを50%削減し, 推論コストを28%削減し, 性能損失を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:31:16 GMT)
A Unified Framework for U-Net Design and Analysis [23.8] 一般的なU-Netアーキテクチャの設計と分析のためのフレームワークを提供する。
学習可能なパラメータを含まない簡易なウェーブレット型エンコーダを用いたマルチResNet, U-Netsを提案する。
拡散モデルでは,高周波情報が指数関数的に高速にノイズに支配されていることを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:07:44 GMT)
Solving Projected Model Counting by Utilizing Treewidth and its Limits [23.8] 予測モデルカウント(PMC)を解く新しいアルゴリズムを提案する。
いわゆる「ツリー幅」が最も顕著な構造パラメータの1つであるという観測から着想を得て,本アルゴリズムは入力インスタンスの一次グラフの小さなツリー幅を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:51:58 GMT)
PuzzleFusion: Unleashing the Power of Diffusion Models for Spatial
Puzzle Solving [23.7] 本稿では,空間パズル解決のための拡散モデルに基づくエンドツーエンドのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
驚くべき発見は、拡散モデルを用いることで、条件生成プロセスとしてこれらの困難な空間パズルタスクを効果的に解決できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:50:28 GMT)
Can We Scale Transformers to Predict Parameters of Diverse ImageNet
Models? [23.7] 私たちは、他のニューラルネットワークの高品質なパラメータを予測できる単一のニューラルネットワークをリリースします。
PyTorchで利用可能な多様なImageNetモデルのトレーニングを強化することができます。
他のデータセットに転送されると、予測パラメータを持つモデルはより早く収束し、競合する最終性能に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:08:46 GMT)
Towards Monocular Shape from Refraction [23.6] 我々はスネルの法則に基づく単純なエネルギー関数が任意の屈折曲面幾何の再構成を可能にすることを示す。
曲面全体の解法は暗黙的なパラメータフリー空間正規化を同時に導入することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:09:37 GMT)
Unified Embedding: Battle-Tested Feature Representations for Web-Scale
ML Systems [23.6] 高品質な機能埋め込みを効率よく効果的に学習することは、Webスケールの機械学習システムの性能にとって重要である。
この作業では、シンプルだが効果的に機能するフレームワークであるFeature Multiplexingを導入し、1つの表現空間を多くの異なる分類的特徴にまたがって使用する。
機能構成の簡略化,動的データ分散への適応性の向上,最新のハードウェアとの互換性の3つの大きなメリットを生かした,Unified Embeddingと呼ばれる高度に実践的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:31:29 GMT)
Emergent and Predictable Memorization in Large Language Models [23.6] メモリ化、あるいはトレーニングデータから全シーケンスを出力する大規模言語モデルの傾向は、安全に言語モデルをデプロイする上で重要な関心事である。
我々は,大規模モデルのフルトレインタイム前にどのシーケンスを記憶するかを,低速トライアルの実行時の記憶挙動を外挿することによって予測する。
モデルとデータ間のメモリ化スコアの分布に関する新たな発見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:09:45 GMT)
CLIP-Driven Universal Model for Organ Segmentation and Tumor Detection [23.4] 本稿では,Contrastive Language-Image Pre-trainingから学習したテキストをセグメンテーションモデルに組み込んだCLIP駆動ユニバーサルモデルを提案する。
提案モデルは14のデータセットから作成され、合計3,410個のCTスキャンを使用してトレーニングを行い、さらに3つの追加データセットから6,162個の外部CTスキャンで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:37:33 GMT)
Optimum-statistical Collaboration Towards General and Efficient
Black-box Optimization [23.4] 最適化過程において,最適化誤差フラックスと統計的誤差フラックスとの相互作用を管理するアルゴリズムフレームワークを導入する。
我々のフレームワークとその分析は、異なる局所的滑らかさの仮定を満たす関数と分割の大きなファミリーに適用できる。
理論的には、局所的滑らかさの仮定が異なる条件下で、アルゴリズムが速度-最適後悔境界を楽しむことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:07:00 GMT)
Adversarial Clean Label Backdoor Attacks and Defenses on Text
Classification Systems [23.2] クリーンラベル(CL)攻撃はNLPでは比較的未発見である。
CLアタックはラベルフリップ(LF)アタックよりもデータサニタイズや手動のレバリング手法に耐性がある。
敵がCL攻撃のデータ要求を20%以下に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:23:46 GMT)
A survey on the complexity of learning quantum states [23.1] 我々は、最近の結果が、様々なエキサイティングなオープンな質問で、非常に成功した理論への道を歩んでいることを強調する。
これらの結果には、量子トモグラフィーの進歩、物理量子状態の学習、トモグラフィーへの代替学習モデル、量子状態として符号化された古典関数の学習が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:44:07 GMT)
Can Self-Supervised Neural Representations Pre-Trained on Human Speech
distinguish Animal Callers? [23.0] 自己教師付き学習(SSL)モデルは、入力から埋め込み空間へ重要な情報を抽出するために、その音響領域とは独立して与えられた信号の固有の構造のみを使用する。
本稿では,人間の音声から学習したSSLニューラル表現の相互伝達性について検討し,生体音響信号の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:29:26 GMT)
End-to-end Training of Deep Boltzmann Machines by Unbiased Contrastive
Divergence with Local Mode Initialization [23.0] 我々は、ディープボルツマンマシン(DBM)におけるバイアス勾配推定の問題に対処する。
本稿では,MH(Metropolis-Hastings)に基づく結合を提案し,ターゲット分布の局所モード付近の状態を初期化する。
提案を拒絶するMHの妥当性のため、カップリングは高い確率で1ステップで収束する傾向にあり、高い効率性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:28:02 GMT)
Personalized Algorithmic Recourse with Preference Elicitation [22.9] PEARは、エンドユーザーのニーズに合わせてパーソナライズされたアルゴリズムの講義を提供する。
PEARは、ベイジアン選好引用からの洞察に基づいて、ターゲットユーザに対して選択セットクエリを尋ねることで、アクションのコストを反復的に見積もる。
実世界のデータセットに対する実証的な評価は、PEARがいかに高品質なパーソナライズされたリコースをほんの数イテレーションで生成するかを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:53:27 GMT)
Findings of the VarDial Evaluation Campaign 2023 [22.8] 本報告では、2023年のVarDial Evaluation Campaignの一部として編成された共有タスクの結果について述べる。
このキャンペーンは、EACL 2023と共同で、類似言語、品種、方言(VarDial)のための自然言語処理(NLP)に関する10回目のワークショップの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:55:21 GMT)
ActiveAED: A Human in the Loop Improves Annotation Error Detection [22.6] 広く使われているベンチマークデータセットでさえ、かなりの数の誤ったアノテーションを含んでいる。
予測ループにおける誤り訂正を人間に繰り返し問い合わせることで、より正確にエラーを検出できるAED手法であるActiveAEDを提案する。
我々は,5つのタスクにまたがる8つのデータセットに対してActiveAEDを評価し,その中の7つのタスクに対して,平均精度で最大6%のアップを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:18:47 GMT)
Inconsistency, Instability, and Generalization Gap of Deep Neural
Network Training [22.6] 不整合は、損失景観の鋭さよりも、一般化ギャップの信頼性の高い指標であることを示す。
この結果は、共蒸留やアンサンブルといった既存の手法の理論的基盤も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:28:13 GMT)
Statistically Significant Concept-based Explanation of Image Classifiers
via Model Knockoffs [22.6] 概念に基づく説明は、非関連概念を予測タスクにとって重要であると誤解する偽陽性を引き起こす可能性がある。
深層学習モデルを用いて画像概念を学習し,Knockoffサンプルを用いて予測のための重要な概念を選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:20:18 GMT)
Constant or logarithmic regret in asynchronous multiplayer bandits [22.4] マルチプレイヤーのバンディット問題は、まず探索-then-commit (ETC)アルゴリズムで取り組んだ。
最適ポリシーが各アームに少なくとも1人のプレイヤーを割り当てる場合、常にインスタンス依存の後悔をもたらすアルゴリズムであるCautious Greedyを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:35:03 GMT)
Static Scheduling with Predictions Learned through Efficient Exploration [22.3] 本研究では,その時間分布を決定するジョブタイプに属するジョブの単一マシンスケジューリングについて検討する。
我々は,既知型の性能と比較して,サブ線形超過コストを実現するアルゴリズムを設計し,非プリエンプティブの場合の限界を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:46:54 GMT)
Uncertainty in Real-Time Semantic Segmentation on Embedded Systems [22.0] 自動運転車や人間のコンピュータインタラクションなどの分野におけるセマンティックセグメンテーションモデルの適用には、リアルタイムの予測機能が必要である。
本稿では,事前学習モデルからの深い特徴抽出とベイズ回帰とモーメント伝搬を組み合わせることで,不確実性を考慮した予測を行う。
提案手法は, 予測性能を維持しつつ, 組込みハードウェアに有意な不確実性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:10:14 GMT)
How to Sift Out a Clean Data Subset in the Presence of Data Poisoning? [22.0] データ中毒攻撃の有無でクリーンなデータを特定するために,自動化ツールと人間の検査がいかに正確かを検討する。
本手法は, 既存の攻撃による汚染サンプルが, クリーンなデータ分布から変化していくという知見に基づいている。
評価の結果,Meta-Siftは広範囲の毒素攻撃下で100%の精度でクリーンなベースセットをシフできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:58:32 GMT)
Data Augmentation Approaches for Source Code Models: A Survey [21.9] ソースコードモデルに対するデータ拡張に関する包括的調査を行う。
DAの品質を最適化するための一般的な戦略とテクニックを強調します。
今後の研究の課題と可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:47:44 GMT)
TC-GNN: Bridging Sparse GNN Computation and Dense Tensor Cores on GPUs [21.6] 我々はGPUコアユニット(TCU)をベースとした最初のGNNフレームワークであるTC-GNNを提案する。
中心となるアイデアは、"スパース"GNNを高性能な"デンス"TCUと整合させることである。
厳密な実験は、最先端のDGLフレームワーク上で平均1.70のスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:24:58 GMT)
On Sampling with Approximate Transport Maps [21.4] 輸送地図は、非自明な測地による分布のサンプリングを容易にし、それらを扱いやすい分布に変換する。
このアプローチのポテンシャルは、ターゲットに向かって参照分布をプッシュするようにトレーニングされたディープニューラルネットワークでパラメータ化されたマップである正規化フロー(NF)の開発によって高まっている。
NF型サンプリング器は先日,フローから引き出された (i) モンテカルロ法または (ii) フローベース再パラメータ化法をブレンドした(マルコフ連鎖)モンテカルロ法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:53:58 GMT)
From Perception to Programs: Regularize, Overparameterize, and Amortize [21.2] ニューラルネットによる知覚入力を低次元の解釈可能な表現に解析し、次に合成プログラムで処理するニューロシンボリックプログラム合成技術を開発した。
問題を緩和し,全モジュールを勾配勾配でエンドツーエンドに学習する手法について検討する。
このツールボックスは、勾配誘導型プログラム探索の安定性を改善し、入力を離散抽象として知覚する方法と、それらの抽象をプログラムとして象徴的に処理する方法の両方を学ぶ方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:10:41 GMT)
3DGTN: 3D Dual-Attention GLocal Transformer Network for Point Cloud
Classification and Segmentation [21.1] 本稿では,Global Local(GLocal) Transformer Network(3DGTN)と呼ばれる,新たなポイントクラウド表現学習ネットワークを提案する。
提案するフレームワークは,分類データセットとセグメンテーションデータセットの両方で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:20:58 GMT)
Treasure in Distribution: A Domain Randomization based Multi-Source
Domain Generalization for 2D Medical Image Segmentation [21.0] 本稿では,Treasure in Distribution (TriD) と呼ばれるマルチソース領域一般化手法を提案する。
TriDは、一様分布からランダムにサンプリングすることで、強靭性のあるモデルを得るために、前例のない探索空間を構築する。
2つの医学的セグメンテーションタスクの実験により、我々のTriDは、目に見えないターゲットドメインデータに対して優れた一般化性能を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:33:57 GMT)
ViLaS: Integrating Vision and Language into Automatic Speech Recognition [20.8] 本稿では,視覚と言語を同時にあるいは分離して統合し,入力音声の認識を支援するマルチモーダルASRモデルを提案する。
我々は、公開Flickr8Kと自作VSDialデータセットに関する実証的な結果を報告し、クロスモーダル融合方式を調査し、VSDial上での微粒なクロスモーダルアライメントを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:01:20 GMT)
Emergent Linguistic Structures in Neural Networks are Fragile [20.7] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理タスクにおいて高い性能を示すと報告されている。
言語表現の一貫性と堅牢性を評価するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:58:59 GMT)
Logical Magic State Preparation with Fidelity Beyond the Distillation
Threshold on a Superconducting Quantum Processor [20.7] 表面コードに基づくフォールトトレラント量子コンピューティングは、実用的な大規模量子コンピュータの魅力的な候補として浮上している。
回転曲面符号の任意の論理状態準備のためのハードウェア効率が高くスケーラブルなプロトコルを提案する。
さらに, 超伝導量子プロセッサのtextitZuchongzhi 2.1 に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:55:35 GMT)
Feature Selection on Sentinel-2 Multi-spectral Imagery for Efficient
Tree Cover Estimation [20.6] 都市部における木被覆推定に適した特徴選択とマスキングが可能な多スペクトルランダム森林分類器を提案する。
ラホール経営科学大学(LUMS)の特定地域(約82エーカー)における提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:27:10 GMT)
Efficient and Degree-Guided Graph Generation via Discrete Diffusion
Modeling [20.6] 拡散に基づく生成グラフモデルは高品質の小さなグラフを生成するのに有効であることが証明されている。
しかし、グラフ統計を推奨する何千ものノードを含む巨大なグラフを生成するには、よりスケーラブルである必要がある。
本稿では,大きなグラフを持つ生成タスクに対処する新しい拡散型生成グラフモデルであるEDGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:50:17 GMT)
How to Construct Perfect and Worse-than-Coin-Flip Spoofing
Countermeasures: A Word of Warning on Shortcut Learning [20.5] ショートカット学習(英: Shortcut learning、またはClever Hans effect)とは、学習エージェントがデータに存在する急激な相関を学習し、バイアスのあるモデルをもたらす状況を指す。
本研究では, 深層学習に基づくスプーフィング対策(CM)において, ある発話がスプーフィングされているか否かを予測するショートカットの発見に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:58:37 GMT)
Do GPTs Produce Less Literal Translations? [20.1] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語生成や理解タスクに対処できる汎用言語モデルとして登場した。
GPTからの英語(E-X)からの翻訳はリテラルが低い傾向にあり、機械翻訳の品質指標に類似またはより良いスコアが示されることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:07:27 GMT)
Learning Task-preferred Inference Routes for Gradient De-conflict in
Multi-output DNNs [19.9] マルチ出力ディープニューラルネットワークは複数のタスクブランチを含む。
これらのタスクは、通常、異なるタスク推論経路の絡み合いにつながる部分的なネットワークフィルタを共有する。
本研究では,DR-MGFという新しい勾配分解アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:32:27 GMT)
Label Embedding by Johnson-Lindenstrauss Matrices [19.8] Johnson-Lindenstrauss matrices (JLMs) に基づく超多クラス分類のためのシンプルでスケーラブルなフレームワークを提案する。
JLMの列を使ってラベルを埋め込むと、$C$クラスの分類問題は$cO(log C)$出力次元の回帰問題に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:38:55 GMT)
Towards Accurate and Reliable Change Detection of Remote Sensing Images
via Knowledge Review and Online Uncertainty Estimation [19.7] 変化検出(CD)は、都市管理や災害評価など、様々な現実の応用に欠かせない課題である。
本稿では,AR-CDNetと呼ばれる新しい変化検出ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:52:38 GMT)
Shedding a PAC-Bayesian Light on Adaptive Sliced-Wasserstein Distances [19.7] スライス・ワッサーシュタイン距離は理論上ワッサーシュタイン距離の代替となる。
我々は、PAC-ベイズ理論とSWが平均リスクと解釈されるという中心的な観察を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:32:40 GMT)
Evaluating Machine Learning Models with NERO: Non-Equivariance Revealed
on Orbits [19.5] 本研究では,Non-Equivariance Revealed on Orbits (NERO) Evaluationという新しい評価ワークフローを提案する。
NERO評価は、タスクに依存しない対話インタフェースと、NEROプロットと呼ばれる視覚化のセットで構成されている。
NEROの評価が2次元数値認識、物体検出、粒子画像速度測定(PIV)、および3次元点雲分類など、複数の研究領域に適用可能なケーススタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:24:35 GMT)
Distilling BlackBox to Interpretable models for Efficient Transfer
Learning [19.4] 一般化可能なAIモデルの構築は、医療分野における大きな課題のひとつだ。
あるドメインから別のドメインに知識を転送するモデルを微調整するには、ターゲットドメイン内の大量のラベル付きデータが必要である。
本研究では,最小の計算コストで効率よく未確認対象領域に微調整できる解釈可能なモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:14:57 GMT)
Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and
Scaling [19.2] textitPythiaは、まったく同じ順序で、70Mから12Bのパラメータで見られる公開データに基づいてトレーニングされた16の大規模言語モデル(LLM)のスイートである。
16モデルのそれぞれに154のチェックポイントが公開されており、さらに詳細なトレーニングデータローダをダウンロードして再構築するツールも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:54:07 GMT)
Provably Convergent Schr\"odinger Bridge with Applications to
Probabilistic Time Series Imputation [17.7] 近似射影に基づくSchr"odinger Bridgeアルゴリズムの1次収束解析を提案する。
実例として,観測データに条件付き欠落値を生成することにより,確率的時系列計算にSBPを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:11:54 GMT)
Information Fusion via Symbolic Regression: A Tutorial in the Context of
Human Health [17.5] 解釈可能なモデリングは、情報融合の成功評価を支援するための実践的な方法である、と我々は主張する。
本研究では,NHANES(National Health and Nutrition Examination Survey)データを用いた健康・栄養分野の応用を実証する。
SRモデリングに係わる利点と課題について考察し,質的,定量的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:52:17 GMT)
Hybrid Energy Based Model in the Feature Space for Out-of-Distribution
Detection [17.4] Out-of-distribution(OOD)検出は、ディープニューラルネットワークのデプロイにおいて重要な要件である。
本稿では,ハイブリッドエネルギーベースモデル(EBM)を用いたポストホックOOD検出法であるHEATモデルを提案する。
Heatoodは、CIFAR-10/CIFAR-100ベンチマークと大規模なImagenetベンチマークで、最先端のOOD検出結果を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:41:17 GMT)
TransAct: Transformer-based Realtime User Action Model for
Recommendation at Pinterest [17.2] 本稿では、PinterestのHomefeedランキングアーキテクチャについて述べる。
本研究では,リアルタイム活動からユーザの短期的嗜好を抽出するシーケンシャルモデルであるTransActを提案する。
本稿では, アブレーション研究の結果, 生産時の課題, オンラインA/B実験の結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:45:29 GMT)
The Stable Artist: Steering Semantics in Diffusion Latent Space [17.1] 本稿では,画像生成プロセスのきめ細かい制御を可能にする画像編集手法であるStable Artistを提案する。
主要なコンポーネントはセマンティックガイダンス(SEGA)であり、セマンティックな方向の変数数に沿って拡散過程を制御している。
SEGAは、モデルによって学習された概念の表現に関する洞察を得るために、潜在空間の探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:17:54 GMT)
Attention-Based Methods For Audio Question Answering [16.8] 本稿では,音声質問応答タスクに対する自己注意と相互注意に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
すべてのモデルは、最近提案されたClatho-AQAデータセットに基づいて、バイナリのye/no質問とシングルワードの回答質問の両方でトレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:00:51 GMT)
IDAS: Intent Discovery with Abstractive Summarization [16.7] 目的発見における近年の競合手法は,抽象的な要約に基づく発話のクラスタリングによってより優れることを示す。
我々は、大規模言語モデルに促すことで、記述的発話ラベルの集合を収集するIDASアプローチに貢献する。
発話とそのノイズラベルは、凍結した事前訓練されたエンコーダによって符号化され、その後クラスタ化され、潜伏した意図を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:19:40 GMT)
Synthetic Pre-Training Tasks for Neural Machine Translation [16.6] 我々のゴールは、合成資源を使用する場合の事前学習モデルの有効性に寄与する要因を理解することである。
本稿では,語彙的および構造的知識のレベルが異なる事前学習型翻訳モデルを提案する。
複数の言語ペアに対する実験により,高レベルの難読化や純粋に合成された並列データであっても,事前学習のメリットが実現できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:34:54 GMT)
Reliable Off-Policy Learning for Dosage Combinations [16.6] パーソナライズド医療における意思決定は、しばしば服薬の組み合わせを選択する必要がある。
ドセージ・コンビネーションのための信頼性の高いオフ・ポリティクス学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:08:43 GMT)
Democratizing Pathological Image Segmentation with Lay Annotators via
Molecular-empowered Learning [16.5] レイアノテータの部分ラベルを用いた多クラス細胞セグメンテーションのための分子動力学学習手法を提案する。
本手法は,病的セグメンテーションの深層モデルの開発をライアノテータレベルに民主化し,非医療的コンピュータビジョンタスクと同様の学習プロセスをスケールアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:54:47 GMT)
Measuring the Robustness of Natural Language Processing Models to Domain
Shifts [16.5] 大規模言語モデルは、微調整、少数ショット学習、ゼロショット学習など、様々なタスクで有望なパフォーマンスを示している。
ドメインロバストネス(DR)に関する既存の研究は、異なる設定、評価タスクの多様性の欠如、課題セットへの依存に悩まされている。
自然なドメインシフト設定において、微調整および少ショット学習モデルのDRチャレンジについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:25:08 GMT)
Improved flood mapping for efficient policy design by fusion of
Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat-9 imagery to identify population and
infrastructure exposed to floods [15.9] タンデムにおける光学およびSAR画像の応用は、洪水マッピングの可用性と信頼性を高める手段を提供する。
本稿では,これらの2種類のイメージを共通データ空間にマージする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:46:06 GMT)
Matching Exemplar as Next Sentence Prediction (MeNSP): Zero-shot Prompt
Learning for Automatic Scoring in Science Education [15.8] 我々は,学生の反応を自動的に評価するゼロショット手法を,マッチング・エクセプティブ(Matching Exemplars)をNext Sentence Predictionとして開発する。
ランダムに選択された少数のショットは、人間の専門家によるアプローチよりも優れていることが分かりました。
本研究は,MeNSPが,モデル学習のコストを大幅に削減しつつ,学生の回答に対する参照可能な自動スコアを得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:00:44 GMT)
Restless Bandits with Average Reward: Breaking the Uniform Global
Attractor Assumption [15.8] 離散時間と連続時間の両方の設定で平均報酬基準を用いた無限水平レスバンドイット問題について検討する。
我々は,任意の単一武器政策を元の$N$武器問題に対するポリシーに変換する,汎用的なシミュレーションベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:26:43 GMT)
Deep Stochastic Mechanics [15.6] 本稿では,時間発展するシュリンガー方程式の数値シミュレーションのための,ディープラーニングに基づく新しい手法を提案する。
本手法により,マルコフ拡散からサンプリングすることで,波動関数の潜時低次元構造に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:28:03 GMT)
Primal-Attention: Self-attention through Asymmetric Kernel SVD in Primal
Representation [15.4] 非対称カーネル特異値分解(KSVD)による自己注意の表現と最適化のための新しい視点を提供する。
KSVDの最適化は、正規化損失を最小限に抑え、余分な分解を伴わずに低ランク特性を促進できることを示す。
これは、自己アテンションにおける非対称核の原始双対表現を提供し、モデリングと最適化にうまく適用した最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:38:24 GMT)
Chatting Makes Perfect -- Chat-based Image Retrieval [15.4] ChatIRはチャットベースの画像検索システムで、ユーザーと会話して情報を抽出する。
大規模言語モデルは、初期画像記述に対するフォローアップ質問を生成するために使用される。
本システムでは、5回の対話で78%以上の成功率で50K画像のプールから目標画像を取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:38:08 GMT)
Building Manufacturing Deep Learning Models with Minimal and Imbalanced
Training Data Using Domain Adaptation and Data Augmentation [15.3] 本稿では,目標学習課題に対するラベル付き学習データ不足の問題に対処する新しいドメイン適応(DA)手法を提案する。
我々のアプローチは、ソースデータセットとターゲット学習タスクで利用可能なデータセットが同一または異なる機能空間を持つシナリオで機能する。
我々は、ウェハ欠陥予測のための画像データを用いて、組み合わせたアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:45:34 GMT)
LMCap: Few-shot Multilingual Image Captioning by Retrieval Augmented
Language Model Prompting [15.3] 本稿では,検索したキャプションを付加した言語モデルによって機能する多言語キャプションモデルLMCapを提案する。
地理的に多様な画像のXM3600データセットを用いた実験により、我々のモデルは、完全に教師付き多言語キャプションモデルと競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:03:17 GMT)
XPhoneBERT: A Pre-trained Multilingual Model for Phoneme Representations
for Text-to-Speech [15.3] 下流音声(TTS)タスクの音素表現を学習するために事前訓練された最初の多言語モデルXPhoneBERTを提案する。
私たちの XPhoneBERT は BERT-base と同じモデルアーキテクチャを持ち,約100言語および局所言語から330万音素レベルの文に対して,RoBERTa の事前学習アプローチを用いてトレーニングを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:05:33 GMT)
Extending DNN-based Multiplicative Masking to Deep Subband Filtering for
Improved Dereverberation [15.2] 本稿では、時間周波数領域における音声復元のためのディープサブバンドフィルタにディープニューラルネットワークに基づく乗算マスクを拡張させる手法を提案する。
得られた方法は、時間周波数領域のマスクを提供するディープニューラルネットワークに汎用的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:45:49 GMT)
A Multi-Modal Transformer Network for Action Detection [15.1] 本稿では,未編集映像の動作を検出するためのマルチモーダルトランスフォーマネットワークを提案する。
カメラの動きによる動き歪みを補正するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは2つの公開ベンチマークにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:50:38 GMT)
Self-supervised Vision Transformers for 3D Pose Estimation of Novel
Objects [15.0] この研究は、深いテンプレートマッチングのための自己教師付きCNNとビジョントランスフォーマーの違いを評価し、実証する。
より詳しくは、どちらのタイプのアプローチも、対照的な学習を用いてトレーニングイメージと、孤立したオブジェクトのレンダリングテンプレートとのマッチングを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:06:05 GMT)
Contrastive Hierarchical Discourse Graph for Scientific Document
Summarization [14.9] CHANGESは、抽出科学論文要約のための対照的な階層型グラフニューラルネットワークである。
また,グローバルなテーマ認識文表現を学習するためのグラフコントラスト学習モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:54:43 GMT)
Multilingual Multi-Figurative Language Detection [14.8] 比喩的言語理解は多言語環境では 非常に過小評価されています
我々は,多言語多言語言語モデリングを導入し,文レベル図形言語検出のためのベンチマークを提供する。
テンプレートに基づく即時学習に基づく図形言語検出のためのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:52:41 GMT)
Robust Failure Diagnosis of Microservice System through Multimodal Data [14.7] マルチモーダルデータを用いた堅牢な故障診断手法であるDagFusionを提案する。
評価の結果,DagFusion はルート原因インスタンスの局所化や障害タイプ決定の点で既存手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:53:17 GMT)
Fine-Grained Property Value Assessment using Probabilistic
Disaggregation [14.6] リモートセンシング画像から画素レベルの特性値の分布を推定する手法を提案する。
本研究では,大都市における実世界のデータセットについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:40:47 GMT)
Power Control with QoS Guarantees: A Differentiable Projection-based
Unsupervised Learning Framework [14.5] NPハード無線リソース割り当て問題を解決する潜在的なソリューションとして、ディープニューラルネットワーク(DNN)が登場している。
マルチユーザチャネルにおける古典的電力制御問題を解決するために,教師なし学習フレームワークを提案する。
提案手法は,データレートを向上するだけでなく,既存の計算に比べて制約違反の確率をゼロにすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:11:51 GMT)
Pre-Trained Language-Meaning Models for Multilingual Parsing and
Generation [14.3] 談話表現構造(DRS)に基づく多言語事前学習言語意味モデルを導入する。
DRSは言語中立であるため、非英語タスクの性能向上のために言語間移動学習が採用されている。
自動評価の結果,本手法は多言語DSS解析とDSS-to-text生成の両タスクにおいて,最高の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:00:33 GMT)
Towards Omni-generalizable Neural Methods for Vehicle Routing Problems [14.2] 本稿では,VRPにおけるサイズと分布の両面での一般化を考慮した,挑戦的かつ現実的な設定について検討する。
提案するメタラーニングフレームワークは,推論中に新しいタスクに迅速に適応する能力を持つモデルを効果的に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:14:34 GMT)
AoM: Detecting Aspect-oriented Information for Multimodal Aspect-Based
Sentiment Analysis [14.2] 本稿ではアスペクト関連意味情報と感情情報を検出するアスペクト指向手法(AoM)を提案する。
感情情報を正確に集約するために,感情をAoMに埋め込み,グラフ畳み込みネットワークを用いて視覚・テキスト・テキストインタラクションをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:50:43 GMT)
Observation of a dissipative time crystal in a strongly interacting
Rydberg gas [14.2] 室温原子ガス中における散逸時間結晶秩序の実験的観察を報告する。
初期時間結晶は、プローブ場透過の持続的な振動によって明らかにされる。
観測された極限サイクルは、異なるRydberg成分間の共存と競合から生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:44:32 GMT)
Is Learning in Games Good for the Learners? [14.1] 2人のエージェント間の繰り返しのゲームプレイにおいて、報酬と後悔の間のトレードオフを考慮する。
このような平衡は、任意の相手に対する後悔の保証を維持するアルゴリズムのペアによって到達可能であることを示す。
また,ゲーム開始時において,未学習エージェントとの繰り返しプレイを通じて報酬-最適戦略を学習する問題についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:10:27 GMT)
Human-Aligned Calibration for AI-Assisted Decision Making [13.9] 信頼度値が、意思決定者の予測に対する信頼度に関して自然な整合性を満たすならば、常に最適な意思決定方針が存在することを示す。
意思決定者自身の予測に対する自信に対するマルチキャリブレーションは、アライメントに十分な条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:14 GMT)
Brain-Inspired Spiking Neural Network for Online Unsupervised Time
Series Prediction [13.5] 連続学習に基づく非教師付きリカレントスパイキングニューラルネットワークモデル(CLURSNN)を提案する。
CLURSNNは、ランダム遅延埋め込み(Random Delay Embedding)を使用して基盤となる動的システムを再構築することで、オンライン予測を行う。
提案手法は,進化するロレンツ63力学系を予測する際に,最先端のDNNモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:17:50 GMT)
A neural network-supported two-stage algorithm for lightweight
dereverberation on hearing devices [13.5] 本稿では,2段階の軽量オンライン補聴器のオンライン補聴アルゴリズムについて述べる。
このアプローチは、マルチチャネルのマルチフレーム線形フィルタとシングルチャネルのシングルフレームポストフィルタを組み合わせる。
どちらのコンポーネントも、ディープニューラルネットワーク(DNN)によって提供されるパワースペクトル密度(PSD)の推定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:34:46 GMT)
Knowledge Graph Embedding with Electronic Health Records Data via Latent
Graphical Block Model [13.4] 潜在的グラフィカルブロックモデル (LGBM) を用いて, EHR特徴量間の条件依存構造を推定する。
提案した推定器の統計率を確立し,ブロック構造の完全回復を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:18:46 GMT)
Towards End-to-End Generative Modeling of Long Videos with
Memory-Efficient Bidirectional Transformers [13.4] 本稿では,ビデオの長期依存性をエンドツーエンドに学習するためのメモリ指向の双方向変換器(MeBT)を提案する。
本手法は,部分的に観察されたパッチからビデオの全時間容積を並列に復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:02:51 GMT)
Deep Learning Empowered Type-II Codebook: New Paradigm for Enhancing CSI
Feedback [13.2] 我々は,CSIフィードバックの性能を高めるために,第5世代以上の無線システム(B5G)にType-IIコードブックを統合することに注力する。
アップリンクチャネルの信号-雑音比が比較的低いことを考えると、深層学習は支配的な角-遅延領域ポートの選択を洗練するために利用される。
本稿では,基地局におけるR17 Type-IIコードブックのフィードバックに基づいて,深層学習によるダウンリンクCSIの再構築を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:08:38 GMT)
Understanding convolution on graphs via energies [13.1] グラフネットワーク(GNN)は一般的にメッセージパッシングによって動作し、隣人から受信した情報に基づいてノードの状態が更新される。
ほとんどのメッセージパッシングモデルはグラフ畳み込みとして機能し、エッジ上に伝播する前に共有された線形変換によって特徴が混合される。
ノード分類タスクでは、グラフの畳み込みには2つの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:33:18 GMT)
VIPriors 3: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning
Challenges [13.1] VIPriors: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning”ワークショップの第3版では、4つのデータ不足の課題が紹介された。
課題は、コンピュータビジョンタスクのためのディープラーニングモデルのトレーニングにおいて、データ可用性の限界に対処することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:31:54 GMT)
M3ICRO: Machine Learning-Enabled Compact Photonic Tensor Core based on
PRogrammable Multi-Operand Multimode Interference [13.0] 標準光学部品に基づく光テンソルコア(PTC)の設計は、空間フットプリントが大きいため、スケーラビリティと計算密度を損なう。
M3ICROというプログラム可能なマルチモード干渉(MOMMI)デバイスを用いた超コンパクトPSCを提案する。
M3ICROは、フットプリントが3.4-9.6倍、1.6-4.4倍、計算密度が10.6-42倍、システムスループットが3.7-12倍、ノイズロバスト性が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:34:36 GMT)
Augmentation-aware Self-supervised Learning with Guided Projector [13.0] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータから堅牢な表現を学ぶための強力な技術である。
適用データ拡張に不変であることを学ぶことで、SimCLRやMoCoのようなメソッドは、教師付きアプローチと同等の品質に達することができる。
本稿では,プロジェクタネットワークの変更により,そのような特性に対する感度を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:24:06 GMT)
DiffLoad: Uncertainty Quantification in Load Forecasting with Diffusion
Model [12.9] 拡散型Seq2seq構造を用いて不確かさを推定し,ロバストな加法コーシー分布を用いて不確かさを推定する。
本稿では,2種類の不確かさを分離し,ミュータントシナリオに対処する手法の能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:04:50 GMT)
Computationally Efficient 3D MRI Reconstruction with Adaptive MLP [12.8] 現在の手法は主に、小さなカーネルを持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。
本稿では,低周波再構成用CNNモジュールと大周波再構成用GPU(MLP)モジュールのハイブリッドとしてRecon3DMLPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:34:02 GMT)
CryptOpt: Automatic Optimization of Straightline Code [12.8] CryptOptは、長い直線コードのために自動生成される。
現行のオフ・ザ・シェルフコンパイラよりも最大2.56倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:11:05 GMT)
Dimensionality Reduction for General KDE Mode Finding [12.8] 高次元確率分布のモードを$D$で見つけることは、統計学とデータ解析の基本的な問題である。
我々は、$mathitP = MathitNP$ でない限り、カーネル密度推定のモードを見つけるための時間アルゴリズムがないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:00:43 GMT)
Forecasting Local Behavior of Self-organizing Many-agent System without
Reconstruction [12.8] 本研究では,大規模な自己組織型マルチエージェントシステムにおけるエージェントの状態予測のためのCNN-LSTMモデルについて検討する。
提案モデルはAUCと似ているかやや悪いかを示すが,アクティベーションなどの計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:25:42 GMT)
Knowledge Graph Embeddings in the Biomedical Domain: Are They Useful? A
Look at Link Prediction, Rule Learning, and Downstream Polypharmacy Tasks [12.8] 本研究では,最近のバイオメディカル知識グラフBioKGの文脈に最先端の知識グラフ埋め込みモデルを適用することを目的とする。
また, HITS@10のスコアに基づいて, 同じバイオメディカル知識グラフを用いた3倍の性能向上を実現した。
その結果,大規模なバイオメディカル知識グラフから学習した知識を下流のユースケースに移すことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:04:25 GMT)
Unifying Label-inputted Graph Neural Networks with Deep Equilibrium
Models [12.7] この研究は、LGNNをインプリシットGNN(IGNN)理論で解釈することで、2つのグラフニューラルネットワーク(GNN)を統一する。
IGNNはグラフ全体の情報を利用して長距離依存を捕捉するが、そのネットワークは平衡の存在を保証するよう制約されている。
本研究では、IGNNの暗黙的な微分を導入し、その無限範囲ラベル伝搬定数メモリを区別し、伝播を遠方かつ適応的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:04:23 GMT)
Graph Entropy Minimization for Semi-supervised Node Classification [12.7] 本研究は,3つの課題を同時に解決するために,グラフエントロピー最小化(GEM)と呼ばれる新しい半教師付き学習手法を提案する。
GEMは巨大な未分類ノードからのワンホップアグリゲーションの恩恵を受けており、予測精度は2つ以上のホップメッセージパッシングを持つGNNに匹敵する。
独立したエッジサンプルのミニバッチによるトレーニングをサポートするために分解され、非常に高速なサンプリングと宇宙保存訓練が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:28:59 GMT)
Deep into The Domain Shift: Transfer Learning through Dependence
Regularization [12.6] 本稿では,内部依存構造の違いを辺縁部と別々に測定できる新しい領域適応手法を提案する。
3つの実世界のデータセットに対する実験は、様々なベンチマークドメイン適応モデルと比較して、改善が目覚ましい、堅牢であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:16:53 GMT)
Controlled Text Generation with Hidden Representation Transformations [12.6] CHRTは、特定の属性(毒性など)に関連するテキストを生成するために、大きな言語モデルを操縦する
コントラスト学習フレームワークを使ってこれらの変換を学習し、それを組み合わせてマルチ属性制御を実現します。
CHRTは、解毒、ポジティブな感情のステアリング、テキストの単純化といったタスクにおいて、すべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:27:03 GMT)
Look-Ahead Task Offloading for Multi-User Mobile Augmented Reality in
Edge-Cloud Computing [12.5] エッジクラウドコンピューティングネットワークにおいて,サービス指向タスクオフロード方式の設計と評価を行う。
実験結果から,マルチユーザMARサービス提供時のサービス品質(QoS)を効果的に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:03:40 GMT)
Online-to-PAC Conversions: Generalization Bounds via Regret Analysis [12.4] 私たちは「一般化ゲーム」と呼ばれるオンライン学習ゲームを構築します。
本ゲームにおけるオンライン学習アルゴリズムの存在は,統計的学習アルゴリズムの一般化誤差に制約があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:15:39 GMT)
Perception and Semantic Aware Regularization for Sequential Confidence
Calibration [12.3] 本稿では,パーセプションとセマンティックなシーケンス正規化フレームワークを提案する。
意味的文脈に依存しない認識と言語モデルを導入し、高い知覚的類似性と意味的相関性を持つ類似のシーケンスを取得する。
シーンテキストや音声認識など,標準シーケンス認識タスクの実験により,本手法が新たな最先端の結果を設定できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:16:29 GMT)
Adversarial Detection: Attacking Object Detection in Real Time [12.2] 本稿では,オブジェクト検出モデルに対する最初のリアルタイムオンライン攻撃を提案する。
所望の場所で非存在オブジェクトのバウンディングボックスを構成する3つの攻撃を考案する。
この攻撃は、約20回のイテレーションで約90%の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:54:05 GMT)
Deception by Omission: Using Adversarial Missingness to Poison Causal
Structure Learning [12.2] 観測データから因果構造を推定することは因果機械学習の重要な要素である。
これまでの研究では、完全に観察されたトレーニングデータの逆流が、不正確な因果構造モデルの学習に役立てられることが示されている。
本研究は,学習因果構造に偏りを与えるために,敵対者が真の訓練データの一部を欺くような新たな攻撃手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:14:20 GMT)
Policy Gradient Algorithms for Robust MDPs with Non-Rectangular
Uncertainty Sets [12.2] 非矩形不確実集合を持つロバストな無限水平マルコフ決定過程に対するポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは局所最適化を回避できるが,不確かさを考慮に入れたアルゴリズムでは実現できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:33:39 GMT)
Adapting and Evaluating Influence-Estimation Methods for
Gradient-Boosted Decision Trees [12.2] Gradient-boosted decision tree (GBDT) は、強力で広く使われているモデルのクラスである。
深層学習モデルのために設計された影響推定手法をGBDTに適用する。
BoostIn は GBDT に対する効率的な影響推定手法であり,既存の作業と同等あるいは同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:25:04 GMT)
Physics-Informed Ensemble Representation for Light-Field Image
Super-Resolution [12.2] 我々は、光場(LF)撮像プロセスの座標変換を分析し、LF画像の幾何学的関係を明らかにする。
我々は,仮想スリット画像(VSI)の新たなLF部分空間を導入し,サブアパーチャ画像に補完するサブピクセル情報を提供する。
アンサンプされたLFデータから画像構造を超解き出すために,EPIXformer という幾何認識デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:27:00 GMT)
On the Power of Foundation Models [12.1] カテゴリー理論がこの問題に答える強力な機械を提供することを示す。
最小要求パワー(対称性まで)を持つ基礎モデルは、プリテキストタスクによって定義されたカテゴリの下流タスクを理論的に解くことができる。
最終結果は新しいタイプの一般化定理と見なすことができ、基礎モデルが対象圏から見えない対象を生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:52:59 GMT)
BRIGHT: Bi-level Feature Representation of Image Collections using
Groups of Hash Tables [12.0] マルチスケールな特徴グリッド空間上に,画像単位の潜在空間からなる画像収集のための2レベル特徴表現を提案する。
我々の表現は、マルチ解像度ハッシュテーブルのグループから特徴を検索するために使用される連続キーコードに画像をエンコードするオートエンコーダによって学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:37:56 GMT)
Probabilistic Computation with Emerging Covariance: Towards Efficient
Uncertainty Quantification [12.0] 堅牢で解釈可能でセキュアな人工知能システムを構築するには、ある程度の不確実性を定量化し表現する必要がある。
確率計算は、その固有の複雑さのために大きな課題を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:14:36 GMT)
A technique to jointly estimate depth and depth uncertainty for unmanned
aerial vehicles [11.7] M4Depthは無人航空機(UAV)向けに設計された最先端の深度推定手法である。
関節深度と不確実性の推定を行うため,M4Depthをどのように拡張できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:13:45 GMT)
DoG is SGD's Best Friend: A Parameter-Free Dynamic Step Size Schedule [11.6] 我々はDistance over Gradients (DoG) と呼ばれるチューニング不要な動的SGDステップサイズ公式を提案する。
本研究は, 凸最適化のためのパラメータフリー収束保証が, わずかに異なることを示し, パラメータフリー収束保証が有効であることを示す。
また、一般にチューニングされたSGDよりも優れたDoGの層間変異も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:51:25 GMT)
Revisiting Over-smoothing and Over-squashing Using Ollivier-Ricci
Curvature [11.6] 本研究は,局所グラフ幾何学と過平滑化・過赤化の発生との関係を明らかにする。
Batch Ollivier-Ricci Flowは,オーバー・スムーシングとオーバー・スクアッシングの両方を同時に処理できる新しいリワイニングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:50:48 GMT)
TypeFormer: Transformers for Mobile Keystroke Biometrics [11.6] 本稿では,ユーザ認証のためにモバイルデバイス上で実行される自由テキストキーストロークダイナミクスをモデル化するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
TypeFormerは、50キーストロークの5つのエンローメントセッションのみを使用して、EER(Equal Error Rate)の値が3.25%に達する現在の最先端システムよりもパフォーマンスがよい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:38:22 GMT)
Human Control: Definitions and Algorithms [11.5] 閉鎖命令性は, 適切な停止動作, 人間の自律性維持, ユーザの危害の回避を示唆することを示す。
また,非閉塞性と閉鎖アライメントの関連概念,従来提案されていた3つの人体制御アルゴリズム,および1つの新しいアルゴリズムを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:53:02 GMT)
Is Rewiring Actually Helpful in Graph Neural Networks? [11.5] 本稿では,ノードやグラフ表現の学習を必要としない,メッセージパッシングモデルに基づく評価設定を提案する。
実世界のノードとグラフ分類タスクの体系的比較を行い、基礎となるグラフを書き換えることが、メッセージパッシングの実用的な利点をもたらすことは滅多にないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:12:23 GMT)
Representation Reliability and Its Impact on Downstream Tasks [11.5] 表現信頼性の形式的定義を導入する。
下流タスクを事前に知ることなく、表現信頼性を見積もることが望ましい。
本稿では,表現信頼性を定量化するアンサンブルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:57:33 GMT)
Federated Learning on Heterogeneous Data via Adaptive Self-Distillation [11.5] Federated Learning(FL)は、クライアントがローカルトレーニングデータを共有せずに、局所的にトレーニングされたモデルを集約することで、グローバルモデルの共同トレーニングを可能にする機械学習パラダイムである。
本稿では,適応自己蒸留(ASD)に基づく新たな正規化手法を提案する。
我々の正規化方式は,(1)グローバルモデルとの局所モデル予測の近接性,(2)クライアントのラベル分布に基づいて,クライアントのトレーニングデータに適応的に適応的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:00:42 GMT)
Human or Not? A Gamified Approach to the Turing Test [11.5] チューリングテストに触発されたオンラインゲーム「Human or Not?
このゲームは1ヶ月で150万人以上のユーザーがプレイした。
全体として、ゲームの68%でパートナーの正体を正確に推測した。
ユーザーがAIボットに直面したゲームのサブセットでは、ユーザーは正しい推測率を60%も下げていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:32:22 GMT)
StructCoder: Structure-Aware Transformer for Code Generation [11.4] 本稿では、構文とデータフローの両方をモデル化し、生成されたコードの品質を向上させる構造対応トランスフォーマーデコーダを提案する。
提案したStructCoderモデルは、コード翻訳およびテキスト・トゥ・コード生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:25:43 GMT)
FedCSD: A Federated Learning Based Approach for Code-Smell Detection [11.4] 本稿では,MLモデルの協調学習を可能にするフェデレートラーニングコードスメル検出手法を提案する。
3つの実験では、異なるコードの臭いのシナリオを検出し、調査することを目的とした、手動で検証された3つのデータセットを活用している。
98.34%の精度は、100回のトレーニングラウンドで10社でトレーニングされたグローバルモデルによって達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:51:45 GMT)
Investigating Gender Euphoria and Dysphoria on TikTok: Characterization
and Comparison [11.4] 本稿は、TikTok上のオンラインコミュニティを分析するために、ジェンダー・ユーポアとジェンダー・ジフォアに関する最近の研究を拡張した。
以上の結果から, オンラインTikTok空間では, 性同一性, 性異性愛がそれぞれ異なることが示唆された。
以上の結果から,性差は性差よりも,トランスフェミニンとトランスマステリンの類似した関係が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:38:38 GMT)
Towards a Robust Framework for NeRF Evaluation [11.3] ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)パイプラインからニューラルレンダリングネットワークを分離する新しいテストフレームワークを提案する。
次に, 明示的放射場表現に基づくNeRFの訓練と評価を行い, パラメトリック評価を行う。
我々のアプローチは、NeRF法の比較客観的評価フレームワークを作成する可能性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:52:22 GMT)
Multi-environment lifelong deep reinforcement learning for medical
imaging [11.3] 生涯DRLフレームワークであるSERILは、破滅的な忘れをすることなく、画像環境の変化における新しいタスクを継続的に学習するために開発された。
SERILは、脳MRIにおける5つの解剖学的ランドマークの局在化のために、選択的経験リプレイに基づく生涯学習技術を用いて開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:06:42 GMT)
InGram: Inductive Knowledge Graph Embedding via Relation Graphs [11.3] 本稿では,インダクティブ・ナレッジGRAph eMbedding法であるInGramを提案する。
実験の結果,InGramは様々な帰納的学習シナリオにおいて,14種類の最先端手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:10:42 GMT)
Feature Learning in Image Hierarchies using Functional Maximal
Correlation [11.3] HFMCAは、マルチビューシステムにおける2つの階層レベルの依存関係を特徴付ける。
正規直交基底関数を近似するネットワークトポロジは,バニラCNNと一致している。
このアプローチは強力な解釈可能性を提供し、内部表現のレンズを通して監督と自己スーパービジョンの類似性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:48:44 GMT)
Doubly Constrained Fair Clustering [11.1] Group Fairness (GF) と Diversity in Center Selection (DS) は、クラスタリングにおける最も顕著な人口統計学的表現フェアネスの概念である。
1つの制約 (GF または DS のみ) に対して定数近似アルゴリズムが与えられた場合、両方の制約を同時に満たす定数近似解が得られることを示す。
GF と DS は、他の距離に基づくフェアネスの概念の集合と相容れないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:04:55 GMT)
Volume Feature Rendering for Fast Neural Radiance Field Reconstruction [11.1] ニューラルレイディアンス場(NeRF)は、異なる位置と視点から撮影された多視点画像から現実的な新しいビューを合成することができる。
NeRFのレンダリングパイプラインでは、ニューラルネットワークはシーンを独立して表現したり、期待される色や密度のポイントのクエリ可能な特徴ベクトルを変換するために使用される。
提案手法では,まず,まず線の特徴ベクトルを描画し,次にニューラルネットワークにより最終画素色に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:03:11 GMT)
Forecasting Evolution of Clusters in Game Agents with Hebbian Learning [11.0] 本稿では,スタークラフトIIにおけるクラスタの進化を予測するために,教師なし学習と自己教師付き学習を結合したハイブリッドAIモデルを提案する。
提案モデルを用いて,ゲーム内のクラスタの複雑な動きを予測する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:25:34 GMT)
Quantum collapse and exponential growth of out-of-time-ordered
correlator in anisotropic quantum Rabi model [11.0] 本研究では, 初期状態の初期における時間外秩序相関器(OTOC)の指数的成長が, 異方性量子Rabiモデルのカオス領域と安定領域の両方を中心としていることを示す。
我々は、OTOCの指数的成長を量子崩壊に起因し、量子系におけるOTOCの指数的成長をもたらす新しいメカニズムを提供する。
その結果,線形エンタングルメントエントロピーとロシミットエコーはOTOCと比較して,異方性量子Rabiモデルにおける量子カオスの信号の診断に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:42:14 GMT)
BotArtist: Twitter bot detection Machine Learning model based on Twitter
suspension [10.7] われわれは、最近のロシアとウクライナの戦争に関する900万人のユーザーから生まれた、Twitter上の難解で多言語的なソーシャル談話のデータセットを集めている。
我々は最先端のXGBoostモデルを用いて,ボット検出のための新しいMLモデルを構築した。
Botometerと比較して、我々の手法は、2つの実ケースシナリオデータセットよりも平均11%高いROC-AUCスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:12:35 GMT)
Active causal structure learning with advice [10.7] 本稿では,積極的な因果構造学習の課題をアドバイスとともに紹介する。
我々は、介入コストが最大$O(max1, log psi)$である$G*$を復元する適応探索アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:15:50 GMT)
Recovering Top-Two Answers and Confusion Probability in Multi-Choice
Crowdsourcing [10.5] 我々は,クラウドソーシングの課題を,基礎的真理だけでなく,最も紛らわしい回答と混乱確率の回復を目標として検討している。
本稿では,各タスクの上位2つの答えが,他の選択肢と区別されるモデルを提案する。
このモデルでは、上位2つの答えと混乱確率の両方を推測する2段階の推論アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:40:07 GMT)
fpgaHART: A toolflow for throughput-oriented acceleration of 3D CNNs for
HAR onto FPGAs [10.4] 本研究では,人間行動認識のための3次元CNNモデルのFPGAデバイスへのマッピングを最適化するツールフローを提案する。
提案システムでは、SDFグラフを用いて設計をモデル化し、設計空間の拡大と探索のための変換を導入する。
複数のFPGAデバイス上で提案したツールフローを用いて,様々な3D CNNモデルの評価を行い,その性能向上の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:30:17 GMT)
Medication Recommendation via Domain Knowledge Informed Deep Learning [10.4] 電子カルテから薬を推奨する学習は、以前の研究で最も一般的な方法である。
本研究は,新しいtextbfDomain textbfKnowledge textbfInformed textbfNetwork (DKINet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:22:15 GMT)
Improving Handwritten OCR with Training Samples Generated by Glyph
Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model [10.2] トレーニングサンプルを生成するための拡散確率モデル(DDPM)を提案する。
このモデルは、印刷された文字と手書き画像のマッピングを作成する。
合成画像は、必ずしもグリフ条件付き画像と一致しない。
本稿では,これらのサンプルをトレーニングセットに高い信頼性で付加するプログレッシブデータフィルタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:18:30 GMT)
Integrated multi-operand optical neurons for scalable and
hardware-efficient deep learning [10.2] この研究は、カスタマイズされたマルチオペランドフォトニックデバイスに基づくスケーラブルで効率的な光学ドット生成エンジンを提案する。
画像認識におけるマルチオペランドMach-Zehnder-Interferometer (MOMZI) を用いたMOONの有用性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:25:39 GMT)
Simple security proof of coherent-one-way quantum key distribution [10.1] コヒーレントワンウェイ量子鍵分布(COW-QKD)は、光子数分割攻撃に耐える能力を持つ。
近年の研究では、現在のCOW-QKDシステムは安全ではなく、光ファイバー長の20km以内で秘密鍵を安全に配布できることが示されている。
2パルス真空状態を新しいデコイシーケンスとして付加することにより,COW-QKDの実用的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:40:01 GMT)
Sentence Simplification Using Paraphrase Corpus for Initialization [10.1] パラフレーズコーパスには、SSコーパスに属する文対が多数含まれている。
これらの文ペアを高い複雑性差で保持することにより、大規模な擬似並列SSデータを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:39:10 GMT)
Signal Is Harder To Learn Than Bias: Debiasing with Focal Loss [10.0] ニューラルネットワークは、不必要な関連性(バイアスとしても知られる)を学ぶことで悪名高い。
本稿では、偏りと偏りのない分類器を同時に訓練する変分自動符号化方式であるSignal is Harderを提案する。
本稿では,実践者が刺激的な相関関係の源泉を知るのに役立つバイアスを可視化するために,潜伏空間における摂動スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:09:59 GMT)
A Unified GAN Framework Regarding Manifold Alignment for Remote Sensing
Images Generation [10.0] GAN(Generative Adversarial Networks)とGAN(Generative Adversarial Networks)は、自然画像において顕著な成功を収めている。
しかし、リモートセンシング(RS)画像に適用した場合、その性能は劣化し、判別器は過度に適合する問題に悩まされることが多い。
本稿では,自然画像と自然画像の差について検討し,自然画像よりも自然画像の内在次元がはるかに小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:35:41 GMT)
A Novel Black Box Process Quality Optimization Approach based on Hit
Rate [9.9] ヒットデータセットは、製品のプロセス品質を予測する上で重要なパフォーマンス指標である。
本稿では,因子的隠れモデルと弾性的準駆動最適化を組み合わせた準駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:24:57 GMT)
Software Supply Chain Vulnerabilities Detection in Source Code:
Performance Comparison between Traditional and Quantum Machine Learning
Algorithms [9.8] SSC攻撃は、下流の顧客をターゲットにしたソフトウェア製品の脆弱性につながる。
本稿では、量子ニューラルネットワーク(QNN)と従来のニューラルネットワーク(NN)の比較分析を行い、ClaMPとして知られるソフトウェアサプライチェーンアタックデータセットを用いた。
我々のゴールは、QNNとNNのパフォーマンスを区別し、実験を行うことであり、従来の量子にPennylaneとKerasをそれぞれ利用して、QNNとNNの2つの異なるモデルを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:06:28 GMT)
Measurement-free error correction with coherent ancillas [9.8] 測定自由量子誤り訂正(MFQEC)は、無条件の量子ビットリセットゲートを持つプラットフォームにおける標準測定ベースのQECの代替手段を提供する。
マルチキュービットゲートを利用するSteane符号の無測定変種に対する耐故障性の問題を再考する。
我々は,全ての単一ビット誤りに対して耐性を持つMFQEC回路設計を改良したが,それにもかかわらず,特定の相関誤差を許容することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:22:57 GMT)
Cross Encoding as Augmentation: Towards Effective Educational Text
Classification [9.8] 本稿では,教育用テキスト分類における効果的な学習を支援する新しい検索手法CEAAを提案する。
主な貢献は次の通りである: 1) 質問応答データセットからの移動学習を活用し、2) 単純だが効果的なデータ拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:50:40 GMT)
Epistemic Parity: Reproducibility as an Evaluation Metric for
Differential Privacy [9.8] 本稿では,プロキシタスクの表現性に関する仮定を回避した合成データの評価手法を提案する。
著者が合成データを使用した場合、公表された結論が変わる可能性を測定する。
我々は、より強力なユーティリティ保証を支持し、プライバシー保護を提供する新しい種類のメカニズムを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:42:13 GMT)
Optimal Decision Trees for Separable Objectives: Pushing the Limits of
Dynamic Programming [9.6] サブツリーを独立なサブプロブレムとして解き、木構造を利用する方法を示す。
我々は、従来の動的プログラミングアプローチを、分離可能な目的と制約の組み合わせを最適化できるフレームワークに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:03:04 GMT)
XTransCT: Ultra-Fast Volumetric CT Reconstruction using Two Orthogonal
X-Ray Projections via a Transformer Network [9.6] 超スパースX線投影をCT画像に再構成する画像誘導放射線療法では,放射線線量を大幅に削減することができる。
我々は,2次元X線画像からのCT画像のリアルタイム再構成を容易にするために考案された,XTransCTと呼ばれる新しいトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
本研究は, 画像品質, 構造精度, 一般化性において, アルゴリズムが他の手法を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:41:10 GMT)
On Differentially Private Federated Linear Contextual Bandits [9.5] 我々は、差分プライバシーの下で、クロスサイロフェデレーション線形文脈帯域問題(LCB)を考える。
現状の3つの課題は, (i) 主張されたプライバシ保護の失敗, (ii) ノイズの計算ミスによる不正確な後悔,である。
我々は,信頼されたサーバを使わずに,アルゴリズムがほぼ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:32:28 GMT)
Point-GCC: Universal Self-supervised 3D Scene Pre-training via
Geometry-Color Contrast [9.1] 点雲によって提供される幾何学と色情報は、3Dシーンの理解に不可欠である。
我々はGeometry-Color Contrast (Point-GCC) を用いたユニバーサル3次元シーン事前学習フレームワークを提案する。
ポイントGCCは、シムズネットワークを用いて幾何学と色情報を整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:44:03 GMT)
LOWA: Localize Objects in the Wild with Attributes [8.9] 本稿では,自然界における属性を持つ物体の局所化手法であるLOWAについて述べる。
これは、インスタンスレベルの属性分類の欠如と希少なクラス名によって制限されている、現在のオープン語彙オブジェクト検出器の不足に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:21:24 GMT)
Examining the Emergence of Deductive Reasoning in Generative Language
Models [8.9] 異なるトレーニング設定から得られるモデルの性能に顕著な違いが見られ、縮退的推論能力はスケールとともに増大することがわかった。
本研究は,1億7700万から1750億のパラメータを含む,多種多様なトランスフォーマーデコーダモデルについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:29:49 GMT)
Solving Richly Constrained Reinforcement Learning through State
Augmentation and Reward Penalties [8.9] 主な課題は、ポリシーを使用して蓄積された期待されるコストを扱うことだ。
既存の手法は、政策全体に対するこのコスト制約を、局所的な決定に対する制約に変換する革新的な方法を開発した。
我々は、拡張状態空間と報酬ペナルティを有する制約付きRLに等価な制約のない定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:49:59 GMT)
Multi-qubit State Tomography with Few Pauli Measurements [8.6] キャラクタリゼーションツールであるQuantum state tomographyは、未知の量子状態の密度行列を再構成する。
これは、大量の量子ビットに対する測定とデータ処理の膨大な負担のため、実用的ではない。
より少ない測定を必要とするが、期待される精度が得られる効率的なフレームワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:10:26 GMT)
Strain Anisotropy Driven Spontaneous Formation of Nanoscrolls from
Two-Dimensional Janus Layers [8.6] 2次元のジャヌス遷移金属ジアルコゲナイド(TMD)は、その創発性から注目されている。
そこで本研究では,Janus TMDの簡単な一液滴解法を用いて,初めて充填したvdWナノスクロールについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:11:13 GMT)
Mask, Stitch, and Re-Sample: Enhancing Robustness and Generalizability
in Anomaly Detection through Automatic Diffusion Models [8.5] 本稿では,拡散モデルのロバスト性を高める新しい手法であるAutoDDPMを提案する。
結合ノイズ分布再サンプリングにより、AutoDDPMは調和効果と塗装効果を達成する。
これはまた、現在の拡散モデルの限界に関する貴重な洞察と分析にも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:21:17 GMT)
AbODE: Ab Initio Antibody Design using Conjoined ODEs [8.5] 我々は、文脈情報と外部インタラクションの両方に対応するためにグラフPDEを拡張した新しい生成モデルAbODEを開発した。
我々は,AbODEと時間ネットワーク,およびグラフマッチングネットワークの基本的な関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:40:47 GMT)
Analytical reconstructions of multiple source-translation computed
tomography with extended field of views: a research study [8.4] 拡張視野(FOV)下におけるMultiple Source-Translation Computed Tomography(mSTCT)の高品質な解析的再構成について検討する。
より大きなFOVの下では、以前に提案されたバックプロジェクションフィルタ(BPF)アルゴリズムは、画像エッジでいくつかの耐え難いエラーを発生させる。
我々は, mSTCTの非重み付きD-BPF(NWD-BPF)の導出と, mSTCTにBPFを導入することを含む2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:58:33 GMT)
Decomposed Human Motion Prior for Video Pose Estimation via Adversarial
Training [8.4] 本稿では, ニューラルネットワークが先行知識から容易に学習できるように, 関節運動の前に全体運動を分解することを提案する。
また,新たな正規化損失を利用して,前もって導入された動きの正確さと滑らかさのバランスをとる。
提案手法は従来の3DPW法と比較して, PA-MPJPEが9%, 加速度誤差が29%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:31:56 GMT)
AI for Low-Code for AI [8.4] LowCoderは、ビジュアルプログラミングインターフェースとAI駆動の自然言語インターフェースの両方をサポートするAIパイプラインを開発するための、最初のローコードツールである。
私たちは、LowCoderを使用して4つのMLパイプラインを実装することで、さまざまなレベルのAI専門知識を持つ20人の開発者をタスクします。
参加者はLowCoder_NLを使用して、75%のタスクで新しい演算子を発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:44:03 GMT)
MSMix:An Interpolation-Based Text Data Augmentation Method Manifold Swap
Mixup [8.3] MSMixは、データ不足によるディープニューラルネットワークモデルの性能低下の問題を解決するために提案されている。
この方法は、特定の層をランダムに選択し、サンプルの一方の層に隠された特徴を他方の層に部分的に置き換える。
混合隠れ機能はモデルに供給され、ネットワークの残りの部分を通過する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:36:11 GMT)
Neuron to Graph: Interpreting Language Model Neurons at Scale [8.3] 本稿では,大規模言語モデル内の多数のニューロンにまたがる解釈可能性手法のスケールアップを目的とした,新しい自動化手法を提案する。
我々は、トレーニングしたデータセットからニューロンの振る舞いを自動的に抽出し、解釈可能なグラフに変換する革新的なツールであるNeuron to Graph(N2G)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:44:33 GMT)
HiFA: High-fidelity Text-to-3D with Advanced Diffusion Guidance [8.3] 本稿では,事前拡散を用いた最適化損失の補正を提案する。
3次元幾何表現を改善するために、NeRFレンダリング画像に補助深度監督を適用し、NeRFの密度場を正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:35:49 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection in Medical Images Using Masked Diffusion
Model [8.3] Masked Image Modeling (MIM) と Masked Frequency Modeling (MFM) は、モデルがラベルのないデータから視覚表現を学習できるようにする自己教師型アプローチである。
腫瘍と多発性硬化症病変を含むデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:04:11 GMT)
DeepMerge: Deep Learning-Based Region-Merging for Image Segmentation [8.1] 本稿では,大規模なVHR画像のセグメンテーションを扱うための深層学習に基づく領域マージ手法を提案する。
我々の知る限り,提案手法は,地域統合のための隣接セグメント間の類似性を学習するために,初めてディープラーニングを用いたものである。
提案手法は,Google Earthから取得した5,660 km2の領域をカバーする0.55mのリモートセンシング画像を用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:27:58 GMT)
Permutation-Aware Action Segmentation via Unsupervised Frame-to-Segment
Alignment [8.1] 本稿では、教師なしアクティビティセグメンテーションのためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
フレームレベルのキューだけでなく、セグメントレベルのキューも使用する。
我々の手法は、教師なしのアクティビティセグメンテーションにおける従来の手法と同等または優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:12:32 GMT)
Learning by Aligning 2D Skeleton Sequences in Time [8.1] 自己監督型時間的ビデオアライメントフレームワークは、きめ細かい人間の活動理解アプリケーションに有用である。
CASAの最先端手法とは対照的に、3Dスケルトン座標のシーケンスを直接入力として取り込む場合、我々のキーアイデアは2Dスケルトンマップを入力として使用することである。
提案手法は,CASAよりも高精度であるだけでなく,欠落したキーポイントに対する堅牢性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:16:08 GMT)
Optimal Estimates for Pairwise Learning with Deep ReLU Networks [8.1] 深層ReLUネットワークを用いてペアワイズ学習を行い,過剰な一般化誤差を推定する。
対最小二乗損失では、過剰な一般化誤差のほぼ最適な境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:13:14 GMT)
Efficient Algorithms for Exact Graph Matching on Correlated Stochastic
Block Models with Constant Correlation [7.9] 本稿では,グラフとコミュニティ構造をマッチングする効率的なアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは2つの相関ブロックモデル間の正確なマッチングを実現する最初の低次時間アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:06:50 GMT)
Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluators of Translation
Quality [7.8] GEMBAは、翻訳品質を評価するためのGPTベースのメトリクスである。
本稿では,ChatGPTとGPT-4を含む9種類のGPTモデルについて検討する。
本手法は, MQMに基づく人間ラベルと比較した場合, 両モードで最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:51:51 GMT)
TOFG: A Unified and Fine-Grained Environment Representation in
Autonomous Driving [7.8] 自律運転では、軌道予測や運動計画といった多くの運転タスクにおいて、環境の正確な理解が重要な役割を果たす。
軌道予測と運動計画のための多くのデータ駆動モデルでは、車両間および車両間相互作用を分離的かつ逐次的に抽出する。
環境表現であるTOFG(Temporal Occupancy Flow Graph)を提案し、地図情報と車両軌跡を均質なデータ形式に統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:43:56 GMT)
Diffusion Brush: A Latent Diffusion Model-based Editing Tool for
AI-generated Images [7.7] テキスト・ツー・イメージ生成モデルは高品質な画像の生成において顕著な進歩を遂げている。
生成した画像を微調整するための既存の技術は、時間を要する(手作業による編集)。
我々は,AI合成画像内の所望領域を効率よく微調整する潜在拡散モデル(LDM)ツールであるDiffusion Brushを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:27:21 GMT)
Investigation of the Robustness of Neural Density Fields [7.7] 本研究は、トレーニング中のノイズや制約などの外部要因に対する堅牢性の文脈における神経密度場とその相対誤差について検討する。
両モデルが多面体およびマスコングラウンドの真理で訓練された場合も同様に機能し、基底の真理が精度のボトルネックではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:43:49 GMT)
Why Random Pruning Is All We Need to Start Sparse [7.6] ランダムマスクは驚くほど効果的なスパースニューラルネットワークモデルを定義する。
スパサーネットワークは、密集したアーキテクチャや最先端の宝くじ改札アルゴリズムと競合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:51:16 GMT)
Trompt: Towards a Better Deep Neural Network for Tabular Data [7.6] 本稿では,言語モデルの素早い学習に触発された新しいアーキテクチャであるTromptを提案する。
実験結果は、Trumptが最先端のディープニューラルネットワークより優れており、ツリーベースモデルに匹敵することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:52:10 GMT)
Graph Neural Tangent Kernel: Convergence on Large Graphs [7.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ機械学習タスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成する。
グラフニューラルカーネル(GNTK)とグラフトンを用いた大規模グラフGNNのトレーニングダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:27:16 GMT)
Counterfactual Formulation of Patient-Specific Root Causes of Disease [7.6] 根の疾患の原因は、診断の可能性を高める根の頂点に直感的に対応している。
以前の研究では、パールズ・ラダー・オブ・コーセーション(英語版)の第2ランにしか登らない介入主義者のアカウントを使用して、患者固有の疾患の根本原因を定義していた。
固定された事実データのみに基づく臨床的直観に一致する対実的定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:16:20 GMT)
Human-centric Literature on Trust for SfTI Veracity Spearhead [7.5] このレポートは、ニュージーランドのNational Science Challengesの支援を受けて、Science for Technological Innovation Veracity Spearheadのために作成された。
我々は、他の分野からの対面インタラクションに対する信頼に関する文献を要約し、続いて組織的信頼、技術経由の信頼、ソフトウェア製品の信頼、AIの信頼、ブロックチェーンについて議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:46:44 GMT)
A Note On Interpreting Canary Exposure [7.5] カナリア露光は、機械学習モデルのトレーニングのプライバシを経験的に評価したり、監査するために頻繁に使用される。
このノートの目的は、カナリア曝露の解釈方法に関する直感を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:18:24 GMT)
MicroSegNet: A Deep Learning Approach for Prostate Segmentation on
Micro-Ultrasound Images [7.3] マイクロ超音波(micro-US)は、従来の超音波の3.4倍の高分解能を提供する新しい29MHz超音波技術である。
前立腺の分画は前立腺体積測定、癌診断、前立腺生検、治療計画に不可欠である。
本稿では,マイクロUS画像上での高速かつ高精度な前立腺分割のための深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:42:29 GMT)
Image Registration of In Vivo Micro-Ultrasound and Ex Vivo Pseudo-Whole
Mount Histopathology Images of the Prostate: A Proof-of-Concept Study [7.3] 前立腺癌の早期診断は、患者の5年生存率を大幅に改善させる。
マイクロUSの解釈は、がん対正常組織を示す微妙なグレースケールの変化のために困難である。
生体内マイクロUS画像と生体外全身病理像を登録するための半自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:22:58 GMT)
Friendly Neighbors: Contextualized Sequence-to-Sequence Link Prediction [7.3] 我々は知識グラフ(KG)におけるリンク予測(LP)のための単純なシーケンス・ツー・シーケンス・モデルであるKGT5-contextを提案する。
優れた予測性能を得るために、KGT5は知識グラフ埋め込みモデルとのアンサンブルに依存している。
クエリエンティティの直接近傍に関するコンテキスト情報を追加することで、優れたパフォーマンスを得るためには、別のKGEモデルの必要性が軽減されることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:11:37 GMT)
Multi-level Cross-modal Feature Alignment via Contrastive Learning
towards Zero-shot Classification of Remote Sensing Image Scenes [7.2] ゼロショット画像シーンの分類に対処するクロスモーダル特徴アライメント手法が提案されている。
リモートセンシング画像シーンのゼロショット分類のためのコントラスト学習によるマルチレベルクロスモーダル特徴アライメント手法を提案する。
提案手法は,ゼロショットリモートセンシング画像シーン分類のための技術手法の状況より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:00:45 GMT)
Auto-Differentiation of Relational Computations for Very Large Scale
Machine Learning [7.1] 本稿では,関係的に表現された計算を区別する方法の問題点について考察する。
自動微分リレーショナルアルゴリズムを実行するリレーショナルエンジンは、非常に大きなデータセットに容易にスケールできることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:06:28 GMT)
IB-RAR: Information Bottleneck as Regularizer for Adversarial Robustness [6.9] 実験結果から,本手法は逆行訓練と自然に組み合わせることができ,新しい逆行訓練の精度を一貫して向上させることができることがわかった。
また,提案手法は,クロスエントロピー損失のみのトレーニングなど,無防備な手法に対して優れたロバスト性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:24:13 GMT)
Fast Yet Effective Machine Unlearning [6.9] 本稿では,誤り最大化雑音発生と不適切な反動に基づく重み操作を併用した新しい機械学習フレームワークを提案する。
モデル全体の精度を著しく保ちながら、優れた未学習を示す。
この作業は、ディープネットワークにおけるアンラーニングの迅速かつ簡単な実装に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:42:15 GMT)
Deep Regression Unlearning [6.9] 我々は、プライバシー攻撃に対して堅牢な、一般化された深層回帰学習手法を導入する。
我々は、コンピュータビジョン、自然言語処理、予測アプリケーションのための回帰学習実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:26:55 GMT)
Can Bad Teaching Induce Forgetting? Unlearning in Deep Networks using an
Incompetent Teacher [6.9] そこで本研究では,学習者・教師の知能・能力に乏しい教師を学習者・教師の枠組みで探究し,忘れがちさを誘発する手法を提案する。
有能で無能な教師からの知識は、学生に選択的に伝達され、忘れデータに関する情報を含まないモデルが得られる。
ゼロ・ナッシング(ZRF)メトリクスを導入し、未学習の手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:53:38 GMT)
E-MCTS: Deep Exploration in Model-Based Reinforcement Learning by
Planning with Epistemic Uncertainty [6.8] モンテカルロ木探索法(MCTS)の主な課題は、未知の状況に直面した深い探索と信頼性である。
まず、MCTSにおける不確実性を伝播する手法を開発し、エージェントが予測の不確実性を推定できるようにする。
第2に、探索を明示的に計画することで、新しい深層探査アルゴリズムの伝播不確実性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:18:08 GMT)
On the Linear Convergence of Policy Gradient under Hadamard
Parameterization [6.7] 本研究では,アダマール・パラメトリゼーションの下での決定論的政策勾配の収束について検討する。
すべてのイテレーションに対して$O(frac1k)$レートでエラーが減少することを示す。
全体として、アルゴリズムは局所的な線形収束率よりもゆるやかな定数を持つ全ての反復に対する線形収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:51:15 GMT)
Spontaneous symmetry breaking in generative diffusion models [6.6] 生成拡散モデルは近年,高次元データ生成の先導的アプローチとして浮上している。
これらのモデルの力学は、生成力学を2つの異なる位相に分割する自発的対称性の破れを示す。
本稿では,より高性能でバイアスの少ない高速サンプリングを実現する可能性を持つ拡散モデルの生成力学を理解するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:36:34 GMT)
Elixir: Train a Large Language Model on a Small GPU Cluster [6.6] 大規模な言語モデルは前例のない規模で大きな成功を収めた。
Elixirは、実行前のモデルプロファイリングに基づいて、効率的な大規模モデルのトレーニングを自動化する。
Elixirは現在の最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:56:53 GMT)
A Subabdominal MRI Image Segmentation Algorithm Based on Multi-Scale
Feature Pyramid Network and Dual Attention Mechanism [6.6] マルチスケールのピラミッドネットワークとデュアルアテンション機構に基づいてMRI画像を提案する。
1)拡張畳み込みとマルチスケールの機能ピラミッドネットワークをエンコーディングに使用して,セマンティックギャップを回避する。
腹腔下MRI画像データセットを用いた実験により,提案手法は他の方法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:48:31 GMT)
Bandwidth Optimal Pipeline Schedule for Collective Communication [6.3] 我々は,任意のネットワークトポロジ上で,帯域幅の最適な全ゲザ/リデューサ・スキャッタを生成するために,強ゲザ時間アルゴリズムを提案する。
パイプラインは、与えられたトポロジ上で最高の帯域幅を達成するスケジュールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:24:21 GMT)
Towards Semi-supervised Universal Graph Classification [6.3] 半教師付き普遍グラフ分類の問題について検討する。
ラベルの不足と潜在的なクラスシフトのため、この問題は難しい。
サブグラフの観点からラベル付けされていないデータを最大限に活用する新しいグラフニューラルネットワークフレームワークUGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:58:34 GMT)
Efficient PDE-Constrained optimization under high-dimensional
uncertainty using derivative-informed neural operators [6.3] 大規模偏微分方程式(PDE)を高次元ランダムパラメータで解くための新しい枠組みを提案する。
我々は、そのようなニューラル演算子をマルチインプット還元ベースインフォメーションニューラル演算子(MR-DINO)と呼ぶ。
MR-DINOは103ドル～107ドルで実行時間を短縮し,標準PDEソリューションと同等の精度のOUUソリューションを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:26:20 GMT)
Relaxing the Additivity Constraints in Decentralized No-Regret
High-Dimensional Bayesian Optimization [6.3] 我々は,最先端のBOアルゴリズムに対して非常に競争力のある性能を実現する,最適な分散BOであるDuMBOを提案する。
DuMBOは、特に$f$の付加構造が存在しない場合や高次元要素が存在しない場合、最先端のBOアルゴリズムに対して非常に競合的な性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:26:49 GMT)
Recursive Metropolis-Hastings Naming Game: Symbol Emergence in a
Multi-agent System based on Probabilistic Generative Models [6.3] 本稿では,メトロポリス・ハスティングスの名称ゲーム(MHNG)をNエージェントシナリオに拡張する。
RMHNGはエージェントが共有する潜伏変数の後方分布を近似したベイズ推定法である。
RMHNGの計算が単純化されたバージョンでさえ、シンボルがエージェント間で出現することを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:46:13 GMT)
Metropolis-Hastings algorithm in joint-attention naming game:
Experimental semiotics study [6.3] 本研究では, 個人間の相互作用におけるシンボルの出現について, 実験的なセミオティックスタディを通して検討した。
我々は、参加者が単独でオブジェクトを分類し、共同注意を仮定しながら名前を割り当てるジョイント・アテンション・ナッシング・ゲーム(JA-NG)に注目した。
パートナーの命名決定とMHNGで計算された受理確率を比較することで、人間の行動がMHNG理論と一致しているかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:20:54 GMT)
On Balancing Bias and Variance in Unsupervised Multi-Source-Free Domain
Adaptation [6.2] マルチソースフリードメイン適応(MSFDA)の方法は、典型的には、ソースモデルによって生成された擬似ラベル付きデータを使用してターゲットモデルを訓練する。
得られた対象モデルの一般化誤差に基づく情報理論境界を開発する。
次に、ドメインアグリゲーション、選択的な擬似ラベル付け、共同機能アライメントといった3つの視点から、このトレードオフのバランスをとる方法についての洞察を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:46:27 GMT)
NLP Reproducibility For All: Understanding Experiences of Beginners [6.2] 導入NLP講習会で93名の学生を対象に調査を行い,最近のNLP論文の結果を再現した。
プログラムのスキルと研究論文の理解が,演習の完了に費やした労力に限られた影響を与えていることがわかった。
我々は,NLP研究者が研究成果をオープンソース化する上で,これらのシンプルな側面に細心の注意を払うことを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:47:20 GMT)
On efficient quantum block encoding of pseudo-differential operators [6.1] ブロック符号化は多くの既存の量子アルゴリズムの中核にある。
本稿では, 擬微分演算子 (PDO) を用いた高密度演算子のリッチファミリーのブロック符号化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:11:07 GMT)
Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the
Graph Structure [6.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ学習問題の一般的なモデルである。
GNNはグラフ構造を自分自身で完全に活用できることを示す。
事実上、GNNは下流タスクに隠されたノード機能と明示的なノード機能の両方を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:36:37 GMT)
Adam Accumulation to Reduce Memory Footprints of both Activations and
Gradients for Large-scale DNN Training [6.1] 本稿では,Adam Accumulation (AdamA) という,アクティベーションとグラデーションメモリの両方を削減可能な新しいAdamの蓄積手法を提案する。
具体的には、AdamAは状態への勾配を直接統合し、マイクロバッチ上で状態を蓄積することで、使用直後に勾配を解放することができる。
AdamAは、トレーニングスループットが2%未満のグラデーション累積に比べて最大23%のメモリ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:06:50 GMT)
Using Visual Cropping to Enhance Fine-Detail Question Answering of
BLIP-Family Models [6.1] 視覚的トリミングは,詳細な質問に対して,最先端の視覚的質問応答モデルの性能を向上させることができるかを検討する。
CLIPとBLIPビジュアルQAモデル勾配によるマルチモーダル埋め込みに基づく2つの自動収穫戦略を考案する。
原画像と勾配画像の連結を単純に入力することで,一般VQAランダムタスクの4.59%(絶対)の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:48:27 GMT)
Direct Learning-Based Deep Spiking Neural Networks: A Review [5.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、二分スパイク情報伝達機構を備えた有望な脳誘発計算モデルである。
本稿では,直接学習に基づく深部SNN研究について,主に精度向上法,効率改善法,時間的ダイナミクス利用法に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:32:16 GMT)
Stability Verification of Neural Network Controllers using Mixed-Integer
Programming [5.8] 本稿では,表現可能な制御ポリシの安定性検証のためのフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、幅広い候補ポリシーに対応するのに十分な一般性を持っている。
提案フレームワークをベースとしたオープンソースツールボックスをPythonで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:08:28 GMT)
Controllable Path of Destruction [5.8] Path of Destruction (PoD) は反復ジェネレータを学習するための自己教師型手法である。
生成したアーティファクトの側面をデザイナが制御できるように,PoD法を拡張した。
制御可能なPoD法を2Dダンジョン設定および小型3Dレゴ車の領域でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:47:41 GMT)
Interaction-enhanced many body localization in a generalized Aubry-Andre
model [5.8] 一般化Aubry-Andreモデル(GPDモデルとしても知られる)における多体局在遷移について検討する。
他の乱れあるいは準周期モデルにおけるMBLとは対照的に、この相互作用は、あるパラメータ範囲におけるGPDモデルにおけるMBLを予期せず向上させるようである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:59:40 GMT)
FedBR: Improving Federated Learning on Heterogeneous Data via Local
Learning Bias Reduction [5.8] Federated Learning(FL)は、マシンがローカルに保存されたデータから学習し、クライアントのプライバシを保護する方法である。
本稿では,特徴量と分類器の局所学習バイアスを低減する統一アルゴリズムであるFedBRを提案する。
実験の結果,他のSOTA FL法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:43:52 GMT)
Too Large; Data Reduction for Vision-Language Pre-Training [5.7] 本稿では,広範に使用されているVision-Language Pre-Trainingデータセットにおける画像テキストの不一致と高い冗長性の問題について検討する。
これらの問題に対処するために、TL;DRと呼ばれる効率的かつ簡単な視覚言語学習アルゴリズムを提案する。
まず、コードブックベースのエンコーダ・デコーダキャプタを開発し、代表サンプルを選定する。
次に、選択されたサンプルの原文キャプションを補完する新たなキャプションを生成し、テキスト画像の誤認識問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:59:03 GMT)
An Analytic End-to-End Deep Learning Algorithm based on Collaborative
Learning [5.7] 本稿では, 完全連結ニューラルネットワーク(FNN)の終端深層学習におけるスムーズなアクティベーション機能を持つ収束解析について述べる。
提案手法は,潜在的な解答の問題を回避するとともに,解答の問題も容易には起こらない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:53:32 GMT)
FD: On understanding the role of deep feature spaces on face generation
evaluation [5.7] 異なる深い特徴とその設計選択が知覚的計量に与える影響について検討する。
我々の分析の重要な要素は、ディープフェイスジェネレータを用いた合成反事実顔の作成である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:21:58 GMT)
Control of quantum coherence and Hong-Ou-Mandel interference of
structured photon pairs [5.7] 2光子状態のHong-Ou-Mandel干渉は、量子センシングや量子イメージングへの応用において重要である。
本稿では,2光子パルスの量子コヒーレンスを,横面位相の工学的手法により正確に制御することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:07:22 GMT)
Are Neural Operators Really Neural Operators? Frame Theory Meets
Operator Learning [5.6] 我々は、アーキテクチャが根底にある演算子を真に学習するためには、ある種の連続離散同値性が必要であると論じる。
本稿では,Representation equivalent Neural Operator (ReNO) の統一的な数学的枠組みを導入し,連続的かつ離散的なレベルでの演算が等価であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:45:34 GMT)
"A Special Operation": A Quantitative Approach to Dissecting and
Comparing Different Media Ecosystems' Coverage of the Russo-Ukrainian War [5.6] ロシアによるウクライナ侵攻の報道は、西欧、ロシア、中国のメディアのエコシステムで広範囲に及んでいる。
欧米の報道機関は戦争における軍事的・人道的な側面に重点を置いているのに対し、ロシアのメディアは「特別軍事作戦」の正当化に重点を置いている。
われわれは、ロシアのメディアが中国メディアのニュース記事、Weiboアカウント、Twitterアカウントの中国報道にどのような影響を与えたかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:42:35 GMT)
Edit Distance based RL for RNNT decoding [5.5] RNN-Tは、様々なベンチマークテストにおける例外的なWERのため、ASRの業界標準と見なされている。
本稿では,トレーニング時間と推論時間とのギャップを最小化する強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:53:23 GMT)
Multimodal Speech Recognition for Language-Guided Embodied Agents [5.5] 視覚的コンテキストを考慮したマルチモーダルASRモデルの訓練を行い,音声命令の書き起こしにおける誤りを低減する。
マルチモーダルASRモデルは,一助詞よりも最大30%のマスキング語を回復させることで,視覚的観察の活用によりマスキング語回復が促進されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:02:09 GMT)
What does the Failure to Reason with "Respectively" in Zero/Few-Shot
Settings Tell Us about Language Models? [5.4] 言語モデル (LM) が, 統語論的, 常識的, 常識的知識の2つの視点から, それぞれの読解に対してどのような意味を持つかを示す。
微調整されたNLIモデルは、明確な監督なしに、そのような読解の理解に苦慮していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:45:09 GMT)
Hidden Stabilizers, the Isogeny To Endomorphism Ring Problem and the
Cryptanalysis of pSIDH [5.4] 自己同型環問題(英語版)(IsERP)は、超特異曲線の間の同型写像の余領域の自己同型環を計算することを要求する。
次数が奇数で、多くの素因子が$O(loglog p)=$である等質性に対して、IsERPを解くための新しい量子時間アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:30:32 GMT)
Practical PCG Through Large Language Models [5.3] 大規模言語モデル(LLM)は、その分野以外の様々な領域で有用なツールであることが証明されている。
本研究では,メタボイダル(Metavoidal)という開発下ゲーム用2DゲームルームをLLMで生成する方法の実践的方向性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:05:03 GMT)
FedST: Secure Federated Shapelet Transformation for Time Series
Classification [5.2] 本稿では、プライバシ保護フェデレーション学習(FL)シナリオにおいて、外部データの助けを借りて時系列分類(TSC)手法をカスタマイズする方法を検討する。
シェープレット変換法に基づく新しいFL対応TSCフレームワークであるFedSTを提案する。
我々は、合成データセットと実世界のデータセットの両方を用いて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:35:17 GMT)
A Framework For Refining Text Classification and Object Recognition from
Academic Articles [5.2] 現在の学術論文のデータマイニング手法はルールベース(RB)または機械学習(ML)アプローチを採用している。
我々は,機械学習とルールベースのスキームハイブリッドであるテクストブロックリファインメントフレームワーク(TBRF)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:33:41 GMT)
A Nested Matrix-Tensor Model for Noisy Multi-view Clustering [5.1] 次数3のスパイクされたランク1テンソルモデルを拡張するネスト行列テンソルモデルを提案する。
理論的結果から,提案手法の正確な精度を予測できることが示唆された。
本分析では, モデルパラメータによって, 予期せぬ非自明な相転移現象を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:13:46 GMT)
MSKdeX: Musculoskeletal (MSK) decomposition from an X-ray image for
fine-grained estimation of lean muscle mass and muscle volume [5.1] サルコペン症や骨粗しょう症などの筋骨格疾患は、加齢に伴う健康にとって大きな障害である。
そこで本研究では,原X線像,低コスト,低放射能,高アクセス性画像モダリティから微細な筋肉特性を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:56:18 GMT)
Controlling Wasserstein Distances by Kernel Norms with Application to
Compressive Statistical Learning [4.9] 本稿では, ワッサーシュタイン距離をMDDノルムで制御できる条件を確立する。
CSLの既存の結果にインスパイアされ、H'older Lower Restricted Isometric Propertyを導入し、この性質が圧縮統計的学習に興味深い保証をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:33:23 GMT)
Fine-grained Image Editing by Pixel-wise Guidance Using Diffusion Models [4.9] 本稿では,画像の拡散に基づく新しい画像編集フレームワークを提案する。
提案手法は,品質と速度を編集するGAN法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:34:32 GMT)
MedNgage: A Dataset for Understanding Engagement in Patient-Nurse
Conversations [4.8] 症状を効果的に管理する患者は、医療従事者との会話において、より高いレベルのエンゲージメントを示すことが多い。
AIシステムは、患者と実践者との自然な会話におけるエンゲージメントを理解して、患者のケアにもっと貢献することが不可欠である。
本稿では,がん症状管理に関する患者と看護者の会話をまとめた新しいデータセット(MedNgage)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:06:07 GMT)
Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and
Machines? [4.8] 2022年、ブーティンらによる「多様性対認識可能性」スコアリングの枠組みを適用した。
ワンショット拡散モデルが人間と機械のギャップを埋め始めたことは明らかです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:02:39 GMT)
Large Language Models Are Not Abstract Reasoners [4.8] 大規模言語モデルは、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、非常に大きなパフォーマンスを示しています。
LLMが人間のような認知能力を達成することができるのか、あるいはこれらのモデルが根本的に制限されているのかは不明だ。
我々は,抽象的推論タスクにおける最先端のLLMを評価し,他の自然言語タスクとは対照的に,非常に限られた性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:50:29 GMT)
Query-Utterance Attention with Joint modeling for Query-Focused Meeting
Summarization [4.8] 本稿では,クエリ・Utterance Attentionに基づく共同モデリングトークンと発話を用いた問合せ対応フレームワークを提案する。
異なる粒度のクエリ関連性は、クエリに関連する要約を生成するのに寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:18:19 GMT)
Causal Inference Despite Limited Global Confounding via Mixture Models [4.7] そのようなモデルの有限$k$-mixtureは、図式的により大きなグラフで表される。
空でないDAGの混合を学習するための最初のアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:12:37 GMT)
Automatic Discrimination of Human and Neural Machine Translation in
Multilingual Scenarios [4.6] 我々は人間と機械の翻訳を自動で識別するタスクに取り組む。
複数言語と多言語事前学習言語モデルを考慮した多言語環境で実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:41:24 GMT)
Integrated Decision Gradients: Compute Your Attributions Where the Model
Makes Its Decision [4.6] 我々は、IDG(Integrated decision gradients)と呼ばれる帰属アルゴリズムを提案する。
IDGは、モデルが決定する経路の領域、すなわち出力ロジットがゼロから最終値に急速に遷移する経路の一部から勾配を積分する。
適応サンプリングによって決定される一様でない部分分割を利用して経路積分の和近似における誤差を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:25:12 GMT)
Distributing Quantum Circuits Using Teleportations [4.4] スケーラビリティは、量子コンピューティングの分野で最も求められている目標の1つである。
量子回路を量子ネットワークに分散させることは、現在の量子コンピュータを用いた大規模計算を容易にする方法の1つである。
複数のコンピュータにまたがるゲートを実装するのに必要なテレポーテーションの数を最小化しながら、異種量子コンピュータのネットワークに量子回路を分散する問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:21:37 GMT)
On Bias and Fairness in NLP: How to have a fairer text classification? [4.2] 過剰増幅バイアスは、テキスト分類の公平性に最も影響のあるバイアスである。
本研究は,本研究の成果に基づいて,より公平なテキスト分類モデルを構築するための実践的ガイドラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:13:26 GMT)
Discovering New Interpretable Conservation Laws as Sparse Invariants [4.2] 微分方程式から保存則を自動発見するアルゴリズムを提案する。
SIDは, 様々なシステムにおける新しい保全法則を再発見し, 発見することさえ可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:26:18 GMT)
Variational $f$-Divergence and Derangements for Discriminative Mutual
Information Estimation [4.1] 本稿では,$f$-divergenceの変動表現に基づく識別的相互情報推定手法を提案する。
参照シナリオの実験により、我々の手法は精度と複雑さの両方で最先端の神経推定器より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:54:25 GMT)
Speaking the Language of Your Listener: Audience-Aware Adaptation via
Plug-and-Play Theory of Mind [4.1] 我々は、より限られた視覚的・言語的経験を持つ、知識のある話者と聞き手の間の視覚的接地型参照ゲームをモデル化する。
我々は,提案する話者に対して,聴取者の視点から予測された発話の有効性をモニタするシミュレーションモジュールを用いて,参照表現を適応する能力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:17:28 GMT)
Alternating Minimization for Regression with Tropical Rational Functions [4.0] 固定指数を持つ熱帯有理関数の空間上の回帰の交互最小化を提案する。
私たちの研究は、機械学習コミュニティで人気のあるネットワークアーキテクチャのクラスであるReLUニューラルネットワークへのアプリケーションによって動機付けられています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:46:14 GMT)
Hypothesis Transfer Learning with Surrogate Classification Losses [3.9] 仮説伝達学習(HTL)は、以前のタスクレバレッジを新たなターゲットにすることで、ドメイン適応と対比する。
本稿では,機械学習アルゴリズム解析のための魅力的な理論フレームワークであるアルゴリズム安定性によるHTLの学習理論について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:38:21 GMT)
Breast Cancer Detection and Diagnosis: A comparative study of
state-of-the-arts deep learning architectures [3.9] 南アフリカなど世界3カ国の乳がん患者の生存率は驚くほど低い。
医療専門家や研究者は、エンドツーエンドソリューションを開発するために、ドメイン固有のAIアプローチ、特にディープラーニングモデルに目を向けている。
本研究では、ビジョントランスフォーマー(ViT)と呼ばれる比較的新しいモデルと比較して、様々な最先端畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの性能を評価することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:21:34 GMT)
A Hamming-Like Bound for Degenerate Stabilizer Codes [3.8] 我々は、$t$-error-correcting stabler符号の退化に適用する量子ハミング境界よりも厳密なハミングのような境界が存在することを示す。
このバウンダリは、全ての単一エラー訂正縮退安定器符号に対して保持され、少数の最適距離3安定化器符号以外は非退行であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:00:48 GMT)
Cross-Domain Car Detection Model with Integrated Convolutional Block
Attention Mechanism [3.8] 現在の車検出システムは優れた検出が可能だが、信頼性の高い検出は依然として困難である。
本稿では,自律運転における車認識に適用可能なクロスドメイン車検出モデルを提案する。
実験結果から、クロスドメイン車目標検出モデルの性能は、我々のフレームワークを使わずに、モデルよりも40%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:28:13 GMT)
Building Extractive Question Answering System to Support Human-AI Health
Coaching Model for Sleep Domain [3.8] 本稿では,ドメイン固有抽出質問応答システム(QA)を取り入れたヒューマン・アーティフィカル・インテリジェンス(AI)ヘルスコーチングモデルを提案する。
睡眠に焦点を当てたデータセットであるSleepQAは、手動で組み立てられ、ドメイン固有のBERTモデルを微調整するために使用される。
データ中心のフレームワークは、経路検索と質問修正を改善して、システムの性能を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:03:18 GMT)
Theoretical Analysis on the Efficiency of Interleaved Comparisons [3.7] 本研究では,効率的なオンラインランキング評価手法であるインターリーブの効率に関する理論的解析を行った。
まず,従来のインターリーブ法と同様の簡単なインターリーブ法を設計することから始める。
本稿では, インターリービング法がA/Bテストよりも効率的である条件について検討し, 利用者が項目の関連性に応じてランキングを離れる場合について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:04:29 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Approach based on the Hadamard Transform for
the Convolutional Layer [3.5] 本稿では,ハイブリッド量子古典計算のための新しいアダマール変換に基づくニューラルネットワーク層を提案する。
この考えは HT の畳み込み定理に基づいており、2つのベクトル間の二進畳み込みは HT 表現の要素ワイド乗法と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:20:48 GMT)
Entanglement-efficient bipartite-distributed quantum computing with
entanglement-assisted packing processes [3.4] ノイズの多い中間規模量子コンピューティングでは、単一量子処理ユニット(QPU)の限られたスケーラビリティは分散量子コンピューティング(DQC)によって拡張することができる。
このタイプのDQCを実験で容易にするためには、絡み合い効率の高いプロトコルが必要である。
我々は,各制御単位ゲートを実装したゲートテレポーテーションプロトコルを拡張し,最大絡み合ったペアを複数の制御単位ゲートをローカルにパック可能なパッキングプロトコルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:57:24 GMT)
One shot learning based drivers head movement identification using a
millimetre wave radar sensor [3.4] 著者らは、ドライバーの頭部運動の4つのケースを分類するために、ワンショット学習を提案する。
実験結果から,提案手法は,運転者の頭部の動きに応じて,最大100の精度で4種類の症例を分類できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:52:42 GMT)
Optimal Learning via Moderate Deviations Theory [3.4] 我々は、中等度偏差原理に基づくアプローチを用いて、高精度な信頼区間の体系的構築を開発する。
提案した信頼区間は,指数的精度,最小性,整合性,誤評価確率,結果整合性(UMA)特性の基準を満たすという意味で統計的に最適であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:51:18 GMT)
Research And Implementation Of Drug Target Interaction Confidence
Measurement Method Based On Causal Intervention [3.4] 本研究は, 知識マッピングを基本技術とする薬物標的リンク予測の問題に焦点をあて, 因果的介入に基づく信頼度測定手法を採用して三重項スコアを測定した。
その結果、特に高精度モデルにおいて、因果介入に基づく信頼度測定法は、DTIリンク予測の精度を効果的に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:13:45 GMT)
Exploring Challenges of Deploying BERT-based NLP Models in
Resource-Constrained Embedded Devices [3.2] BERTベースのニューラルアーキテクチャは、多くの下流NLPタスクにおいて、最先端のベースラインとして人気を博している。
これらのアーキテクチャはデータ不足であり、多くのメモリとエネルギを消費する。
利用可能なリソースとエンドユーザが望む最小限の精度との間の最適なトレードオフを打つことができる、与えられたNLPタスクに"正しい"BERTベースのアーキテクチャが何を使うのかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:14:24 GMT)
FEED PETs: Further Experimentation and Expansion on the Disambiguation
of Potentially Euphemistic Terms [3.2] 我々は,ヨルバ語,スペイン語,マンダリン中国語の3つの異なる言語で,新しいエウヘミズムコーパスを提示する。
トランスフォーマーは、あいまいなPETを分類するのが一般的である。
我々は,多言語トランスフォーマーモデルmBERTとXLM-RoBERTaを用いて,各言語でエウヘミズムの曖昧化実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:23:20 GMT)
SSL-CPCD: Self-supervised learning with composite pretext-class
discrimination for improved generalisability in endoscopic image analysis [3.2] 深層学習に基づく教師付き手法は医用画像解析において広く普及している。
大量のトレーニングデータと、目に見えないデータセットに対する一般的な問題に直面する必要がある。
本稿では,加法的角マージンを用いたパッチレベルのインスタンスグループ識別とクラス間変動のペナル化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:28:08 GMT)
Handling Large Discrete Action Spaces via Dynamic Neighborhood
Construction [3.1] 大規模離散的な行動空間は、強化学習法における中心的な課題である。
本研究では,動的に離散近傍を構築して連続プロキシをマッピングする動的近傍構築法を提案する。
以上の結果から, DNCはより計算効率が高く, 最先端の手法に適合し, 性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:26:14 GMT)
Explainable AI for Malnutrition Risk Prediction from m-Health and
Clinical Data [3.1] 異種m-healthデータに基づく早期かつ説明可能な栄養失調リスク検出のための新しいAIフレームワークを提案する。
対象非依存および個人化予測を含む広範囲なモデル評価を行った。
また,グローバルモデル記述を抽出するベンチマークXAI法についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:07:35 GMT)
Demonstration of the quantum principle of least action with single
photons [2.9] 我々は、量子波動関数を直接測定する方法に基づいて、単一光子のプロパゲータを実験的に観察する。
本研究では,自由空間における単一光子の古典的軌跡と,観測されたプロパゲータの極限に基づく調和トラップを得る。
我々の研究は、経路積分の定式化における量子論の基礎的な問題を実験的に研究する道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:58:31 GMT)
Text-to-Speech Pipeline for Swiss German -- A comparison [2.8] 異なるテキスト音声(TTS)モデルを用いて,スイスドイツ語音声の合成について検討した。
その結果、VITSモデルはより優れた性能を示し、さらなるテストに利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:33:18 GMT)
Learning the Right Layers: a Data-Driven Layer-Aggregation Strategy for
Semi-Supervised Learning on Multilayer Graphs [2.8] 多層グラフ上のクラスタリング(あるいはコミュニティ検出)は、さらにいくつかの複雑さを生じさせる。
主な課題の1つは、各レイヤがクラスタのイテレーションの割り当てにどの程度貢献するかを確立することである。
利用可能な入力ラベルから異なる層を最適に非線形に組み合わせたパラメータフリーなラプラシアン正規化モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:50:11 GMT)
GANDiffFace: Controllable Generation of Synthetic Datasets for Face
Recognition with Realistic Variations [2.7] 本研究は,顔認識のための合成データセット生成のための新しいフレームワークであるGANDiffFaceを紹介する。
GANDiffFaceは、GAN(Generative Adversarial Networks)とDiffusionモデルのパワーを組み合わせて、既存の合成データセットの制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:49:12 GMT)
Gemtelligence: Accelerating Gemstone classification with Deep Learning [2.7] Gemtelligenceは、深層学習に基づく新しいアプローチであり、正確で一貫した原点決定と治療検出を可能にする。
このアルゴリズムは、高価なレーザーアブレーション誘導結合プラズマ質量分析法に匹敵する予測性能を示した。
我々の革新的な方法論は、宝石分析の分野で大きなブレークスルーを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:35:02 GMT)
Reducing the Cost of Cycle-Time Tuning for Real-World Policy
Optimization [2.7] 継続的強化学習タスクは、通常、アクションに固定サイクルタイムの離散的なステップを使用する。
実践者は与えられたタスクのアクションサイクル時間を選択する必要があるため、学習アルゴリズムのハイパーパラメータがサイクル時間の選択毎に再調整される必要があるかどうかが重要な懸念事項である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:37:12 GMT)
Unearthing InSights into Mars: Unsupervised Source Separation with
Limited Data [2.6] 混合演算子を通して、不適切なソース信号のセットが観測されている。
この問題は、既存のデータから事前の知識、あるいは暗黙的に、あるいは教師なしの方法を必要とする。
ウェーブレット散乱共分散により、わずか数個のグリッチフリーデータスニペットを使ってグリッチを分離できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:08:10 GMT)
RoMFAC: A robust mean-field actor-critic reinforcement learning against
adversarial perturbations on states [2.5] MFAC(Mean-field Actor-Critic reinforcement learning)はマルチエージェント分野においてよく知られている。
チームの報酬を著しく下げることのできる、状態の摂動に敏感です。
本研究は2つのイノベーションを持つRoMFAC(Roust Mean-field Actor-Critic reinforcement learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:33:38 GMT)
Traffic Prediction using Artificial Intelligence: Review of Recent
Advances and Emerging Opportunities [2.5] 本調査は,交通予測手法の概要を概観することを目的としている。
具体的には、人工知能(AI)に基づく交通予測手法の最近の進歩と新たな研究機会に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:25:19 GMT)
Yggdrasil Decision Forests: A Fast and Extensible Decision Forests
Library [2.5] イグドラジル森林(Yggdrasil Decision Forests)は、決定的森林モデルの訓練、提供、解釈のための図書館である。
C++、Python、JavaScript、Go、Google Sheetsで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:35:13 GMT)
Improving Expressivity of Graph Neural Networks using Localization [2.4] 局所$k-$WLのパワーを分析し、$k-$WLよりも表現力が高く、少なくとも$(k+1)-$WLと同じくらい表現力があることを示す。
また,1-$WL のみを用いて,最大 4 個の部分グラフの正確な数を保証するフラグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:46:11 GMT)
The Quantum Entropy Cone near its Apex [2.4] N$-partite量子系の異なる部分のフォン・ノイマンエントロピー間の関係は、様々な状況の理解に直接的な影響を与える。
任意の整数倍数へのエントロピーベクトルのアップスケールは常に可能であるが、任意のサイズのエントロピーベクトルをダウンスケールすることは必ずしも不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:37:24 GMT)
Bias Mitigation Methods for Binary Classification Decision-Making
Systems: Survey and Recommendations [2.4] 本稿では,バイアス緩和法の研究状況について概観する。
本稿では,それらの利点と限界について報告し,二項分類のためのバイアス緩和手法の開発を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:48:34 GMT)
End-User Development for Artificial Intelligence: A Systematic
Literature Review [2.3] エンドユーザ開発(EUD)は、AIベースのシステムを自分たちのニーズに合わせて作成、カスタマイズ、あるいは適用することができる。
本稿では,AIシステムにおけるEUDの現在の状況に光を当てることを目的とした文献レビューを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:47:30 GMT)
Towards Flow Graph Prediction of Open-Domain Procedural Texts [2.3] オープンドメインプロシージャテキストのフローグラフ予測のためのレシピFGに基づくフレームワークを提案する。
非調理領域におけるフローグラフ予測性能を調べるため,wikiHowの記事からwikiHow-FGコーパスを紹介する。
実験により、ドメイン適応モデルは、調理や対象のドメインデータにのみトレーニングされたモデルよりも高いパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:15:15 GMT)
Synthetic CT Generation from MRI using 3D Transformer-based Denoising
Diffusion Model [2.2] 磁気共鳴イメージング(MRI)を用いたシンセティックCT(sCT)は放射線治療計画を簡単にする。
本稿では,MRIを高品質なsCTに変換するためのMRI-to-CT変換器を用いた denoising diffusion probabilistic model (MC-DDPM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:32:00 GMT)
Analyzing Text Representations by Measuring Task Alignment [2.2] 階層的クラスタリングに基づくタスクアライメントスコアを構築し,異なるレベルの粒度でアライメントを測定する。
テキスト分類実験は、タスクアライメントが与えられた表現の分類性能を説明することができることを示すことによって、我々の仮説を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:20:48 GMT)
A General Framework for Equivariant Neural Networks on Reductive Lie
Groups [2.1] 還元リー群は、高エネルギー物理学、量子力学、量子色力学、分子動力学、コンピュータビジョン、イメージングなど、科学分野において重要な役割を担っている。
任意の簡約リー群 G の有限次元表現を尊重できる一般同変ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:09:37 GMT)
An Empirical Study of Federated Learning on IoT-Edge Devices: Resource
Allocation and Heterogeneity [2.1] Federated Learning(FL)は、単一のサーバと複数のクライアントがクライアントからデータを移動することなく、協調してMLモデルを構築する分散アプローチである。
本研究では,IoTとエッジデバイス(IoT-Edgeデバイスと呼ばれる)の大規模ネットワーク上で,FLの実環境特性を示す大規模な実験を系統的に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:16:07 GMT)
HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits for Evaluating the Systematic
Generalization Performance of Human-Object Interaction Detection Models [2.0] ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(Human-Object Interaction、HOI)は、画像中の人間とオブジェクトをローカライズし、人間とオブジェクトのペア間の相互作用を予測するタスクである。
我々の知る限り、HOI検出モデルの系統的一般化性能を評価するためのオープンベンチマークや以前の研究は存在しない。
我々は,HICO-DETデータセットとV-COCOデータセットに基づいて,HICO-DET-SGとV-COCO-SGという2つの新しいHOI検出データ分割を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:36:42 GMT)
Deep learning and MCMC with aggVAE for shifting administrative
boundaries: mapping malaria prevalence in Kenya [2.0] 本稿では, 深部生成モデルと完全ベイズ推論を組み合わせた方法論を用いて, 新しく, 実用的で, 実装が容易な解を提案する。
我々は、ケニアにおけるマラリアの流行を地図化するために、小地域における空間的先行をエンコードできるPreferVAEの最近の研究に基づいて構築する。
連続した先行データの集合に基づくアダルデータに対して、フレキシブルで適切なモデルを使用することが可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:12:40 GMT)
SPGNN-API: A Transferable Graph Neural Network for Attack Paths
Identification and Autonomous Mitigation [1.8] 攻撃経路のタイムリーな識別は、脅威の積極的な緩和を可能にする。
本研究は、最短経路同定のための新しい転送可能なグラフニューラルネットワークモデルを提案する。
本フレームワークでは,ネットワークファイアウォールルールのプロアクティブチューニングを通じて,自動脅威軽減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:48:12 GMT)
Convolutional Bayesian Kernel Inference for 3D Semantic Mapping [1.8] 本稿では,ベイズ的推論を明示的に行うことを学ぶ畳み込みベイズ的カーネル推論層を紹介する。
We learn semantic-geometric probability distributions for LiDAR sensor information and incorporated semantic predictions into a global map。
我々は、KITTIデータセット上での最先端セマンティックマッピングアルゴリズムに対するネットワークの評価を行い、同等のセマンティックラベル推論結果によるレイテンシの向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:41:32 GMT)
Unified direct parameter estimation via quantum reservoirs [1.7] 量子貯水池ネットワークを用いて任意の量子状態の古典近似を構築するための一般的な枠組みを提案する。
M$パラメータを同時に推定するために、古典近似のサイズは$ln M$とスケールする。
線形関数も非線形関数も,提案手法により効率的に推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:11:06 GMT)
LEO Clock Synchronization with Entangled Light [1.7] 絡み合いは、損失の大きい衛星-衛星チャネルよりもクロック同期において量子的に有利であることを示す。
さらに、このリカバリ性は、単一モードのスクイーズセンシングよりも改善され、スペースベースセンシングアプリケーションに対する新たな複雑さとパフォーマンスのトレードオフが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:10:20 GMT)
A Global Context Mechanism for Sequence Labeling [1.6] 本研究は,BiLSTMの第1細胞および第2細胞に存在する全文表現を戦略的に統合することにより,F1スコアと精度を著しく向上できることを示す。
逐次ラベリングタスクのための9つのデータセットについて徹底的な実験を行った。
調査対象の全データセットに対して,F1スコアの大幅な改善と精度について言及した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:05:25 GMT)
Almanac: Retrieval-Augmented Language Models for Clinical Medicine [1.6] 医療ガイドラインと治療勧告の検索機能を備えた大規模言語モデルフレームワークであるAlmanacを開発した。
5人の医師と医師のパネルで評価された新しい臨床シナリオのデータセットの性能は、事実性の顕著な増加を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:17:13 GMT)
Bridging Spectral Embedding and Matrix Completion in Self-Supervised
Learning [1.5] 自己監督的手法は、ラベルの形で明らかに監督されることなくデータのセマンティクスを尊重する学習表現に対する、一見したところのアプローチによって、大きな注目を集めた。
現代自己監督的表現学習法で使われる損失の動物園の作業について、一貫性があり理論的に根拠づけられた理解を構築する試みとして、成長する文献が既に出版されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:02:06 GMT)
Error Estimation for Single-Image Human Body Mesh Reconstruction [1.5] 人間のポーズと形状推定法は、予測されたポーズが正しくない場合は表現できない。
これらの手法が人間とロボットの相互作用のシナリオで使用される場合、これは重大な結果をもたらす。
本稿では,OpenPose と SPIN からの情報を組み合わせて,最も信頼性の低い予測メッシュ上の領域をハイライトする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:02:39 GMT)
CVSNet: A Computer Implementation for Central Visual System of The Brain [1.4] 我々はCVSNetという人工ニューラルネットワークを構築し、脳の中枢視覚システムのためのコンピュータ実装と見なすことができる。
CVSNetでは、ブロックは互いに異なり、視覚情報は3つの独立した経路と5つの異なるブロックを通って流れる。
アブレーション実験では、CVSNetのブロックによって抽出された情報を示し、以前のネットワークと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:03:41 GMT)
Adaptive False Discovery Rate Control with Privacy Guarantee [1.4] 本稿では,プライバシ保証付きユーザ指定レベル$alpha$で,従来のFDRメトリックを正確に制御できる,差分プライベート適応型FDR制御法を提案する。
プライベートでないAdaPTと比較すると、精度の低下は少ないが、計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:22:15 GMT)
Effective Audio Classification Network Based on Paired Inverse Pyramid
Structure and Dense MLP Block [1.4] 我々は、Paired Inverse Pyramid Structure (PIP) と呼ばれる効率的なネットワーク構造と、Paired Inverse Pyramid Structure Network (PIPMN) と呼ばれるネットワークを提案する。
PIPMNはUrbanSound8Kデータセットで環境音分類(ESC)の96%、GTAデータセットで音楽ジャンル分類(MGC)の93.2%に達する。
どちらの結果も、データ拡張やモデル転送なしで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:27:32 GMT)
There is more to graphs than meets the eye: Learning universal features
with self-supervision [1.4] 本稿では,複数のグラフにまたがる普遍的特徴学習の問題について,自己スーパービジョンを用いて検討する。
複数のグラフに対する普遍的な表現学習モジュールとして機能するトランスフォーマーバックボーンを採用する。
実験の結果,同じタイプの複数のグラフ – 引用ネットワーク – を活用することで,表現の質が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:08:48 GMT)
Domain knowledge-informed Synthetic fault sample generation with Health
Data Map for cross-domain Planetary Gearbox Fault Diagnosis [1.4] 本稿では、健康データマップ(HDMap)を利用した2つの新しいドメイン知識情報合成手法を提案する。
HDMapは、惑星のギアボックスの振動信号を画像のようなマトリックスとして物理的に表現するために使用され、断層に関連した特徴を可視化することができる。
次に、CutPasteとFactPasteが適用され、ソースドメインから抽出されたドメイン知識と障害シグネチャを使用して、ターゲットドメインの健全なデータに基づいて障害サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:37:17 GMT)
Trusting code in the wild: A social network-based centrality rating for
developers in the Rust ecosystem [1.4] この調査では,1,644のRustパッケージからのコラボレーション活動を通じて,6,949人の開発者によるソーシャルネットワークを構築している。
私たちは、より集中度の高い開発者から来るコードが、下流プロジェクトによるより少ない精査で受け入れられるかどうかを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:24:03 GMT)
Chain of Log-Concave Markov Chains [1.4] 等方的ガウス平滑化(英語版)を用いて問題に取り組むための枠組みを導入する。
我々は、常に密度からのサンプリングを対数凹凸条件密度からのサンプリング列に分解できることを証明した。
我々は,分布のモード間で「絡み合う」アルゴリズムの顕著な能力について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:00:35 GMT)
Dictionary Learning under Symmetries via Group Representations [1.3] あらかじめ特定された変換群の下で不変な辞書を学習する問題について検討する。
本稿では,SO(2)群とSO(3)群の辞書学習問題を調査するために,本パラダイムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:54:06 GMT)
K-SHAP: Policy Clustering Algorithm for Anonymous State-Action Pairs [1.3] 金融市場では、市場参加者戦略を特定するラベル付きデータは一般的にプロプライエタリである。
本稿では、エージェントポリシーに従って匿名状態-アクションペアをグループ化するポリシークラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:18:14 GMT)
A physical noise model for quantum measurements [1.3] 本稿では, 間接的測定方式による量子計測のための新しいノイズモデルを提案する。
量子システムとプローブ間の相互作用を制御しているランダムなダイナミクスを平均として、自然の物理的ノイズモデルが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:54:00 GMT)
PERFOGRAPH: A Numerical Aware Program Graph Representation for
Performance Optimization and Program Analysis [1.2] 最新の機械学習メソッドを採用する上で重要な課題は、プログラミング言語の表現である。
PERFOGRAPHと呼ばれる新しいグラフベースのプログラム表現を提案する。
PerFOGRAPHは、新しいノードとエッジを導入することで、数値情報と複合データ構造をキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:59:50 GMT)
Catalysis distillation neural network for the few shot open catalyst
challenge [1.2] 本稿では,機械学習の反応予測への応用を推し進めるコンペであるFew-Shot Open Catalyst Challenge 2023を紹介する。
触媒蒸留グラフニューラルネットワーク(CDGNN)というフレームワークを用いた機械学習手法を提案する。
その結果,CDGNNは触媒構造からの埋め込みを効果的に学習し,構造吸着関係の捕捉を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:23:56 GMT)
Managed Geo-Distributed Feature Store: Architecture and System Design [1.2] 企業は機械学習を使って現実世界の問題を解決する。
機能ストアがなければ、さまざまなビジネスグループにまたがるさまざまなチームが、上記のプロセスを独立して維持することになります。
本稿では,管理機能ストアを構成するコアアーキテクチャコンポーネントを抽出し,そのようなシステム構築における設計学習を共有することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:51:30 GMT)
Off-By-One Implementation Error in J-UNIWARD [1.1] J-UNIWARDは、変化を検出するのが難しいテクスチャ化されたイメージ領域に埋め込まれることを目的としている。
1つのDCT係数の変更は、ウェーブレット係数の23x23ウィンドウに影響を与える。
一部の画像ブロックは高すぎるが、他の画像ブロックは高すぎるが、差は比較的小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:09:01 GMT)
Rare Life Event Detection via Mobile Sensing Using Multi-Task Learning [1.1] 希少な生命現象はメンタルヘルスに大きな影響を与え、行動研究におけるその検出は、健康に基づく介入への重要なステップである。
我々は,これらの異常を検出するために,モバイルセンシングデータを使用することを想定する。
本稿では,センサデータを用いて,生活事象と人間の行動のグランガー因果関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:29:24 GMT)
Bipartite Mixed Membership Distribution-Free Model. A novel model for
community detection in overlapping bipartite weighted networks [1.1] 本稿では,BiMMDF(Bipartite Mixed Membership Distribution-Free)モデルを提案する。
我々のモデルでは、ノードのメンバシップに関連するブロック構造が期待されている限り、隣接行列は任意の分布に従うことができる。
理論的に一貫した推定を保証した効率的なアルゴリズムをBiMMDFに適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:26:33 GMT)
PEAK: Explainable Privacy Assistant through Automated Knowledge
Extraction [1.1] 本稿ではプライバシ決定のための説明を生成するためのプライバシアシスタントを提案する。
生成された説明は、プライバシアシスタントのレコメンデーションを理解するために使用することができる。
生成した説明を最先端のプライバシアシスタントに組み込むことで、これを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:55:58 GMT)
Space Net Optimization [1.0] ほとんどのメタヒューリスティックアルゴリズムは、収束過程において後続の探索を導くためのいくつかの探索解に依存している。
スペースネット最適化(SNO)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
スペースネットと呼ばれる新しいメカニズムを備えており、メタヒューリスティックアルゴリズムは全ての探索された解から得られるほとんどの情報を使って、解空間の風景を描写することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:44:18 GMT)
Mildly Overparameterized ReLU Networks Have a Favorable Loss Landscape [1.0] パラメータ化されたReLUニューラルネットワークの2乗誤差損失に対する一般有限入力データセット上での損失状況について検討した。
我々のアプローチは、パラメータ化写像のヤコビアン階数を用いて局所小集合と大域小集合の次元を境界付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 02:49:13 GMT)
Special Session: Approximation and Fault Resiliency of DNN Accelerators [0.9] 本稿では,Deep Neural Networkアクセラレータの近似とフォールトレジリエンスについて検討する。
本稿では,DNNに障害注入を行わずにハードウェアのエラーをエミュレートするために近似(AxC)演算回路を提案する。
また,ネットワーク上での断層伝播とマスキングによる耐故障性の微粒化解析も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:27:45 GMT)
SlipCover: Near Zero-Overhead Code Coverage for Python [0.9] SlipCoverはPythonの新しい、ほぼゼロのオーバーヘッドカバレッジアナライザである。
PythonインタプリタやPyPyを変更せずに動作します。
その効率性は、カバレッジベースのクライアントのスピードを大幅に向上させることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:28:56 GMT)
The Canadian Cropland Dataset: A New Land Cover Dataset for
Multitemporal Deep Learning Classification in Agriculture [0.9] カナディアン・クロップ・インベントリー(Canadian Crop Inventory)から回収されたラベルで豊かにされたカナダの農地の時間的パッチベースのパッチベース。
このデータセットは、4年間に収集された10種類の作物から得られた78,536個の高解像度画像(10 m/ピクセル、640 x 640 m)を手作業で検証し、キュレートした。
ベンチマークとして,単一画像(ResNet,DenseNet,EfficientNet)や画像列(LRCN,3D-CNN)を同一位置から予測可能なモデルとソースコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:40:15 GMT)
The competent Computational Thinking test (cCTt): a valid, reliable and
gender-fair test for longitudinal CT studies in grades 3-6 [0.8] 本研究は,3年生から6年生(年齢7～11歳)まで,有能なコンピュータ思考テスト(cCTt)が学習を確実に評価できるかどうかを検討した。
以上の結果から,cCTtは学年3-6では有効で信頼性が高く,ジェンダーフェアであり,より複雑な項目は学年5-6では有益であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:29:04 GMT)
cTBLS: Augmenting Large Language Models with Conversational Tables [0.8] 会話表(英語: Conversational Tables、cTBLS)は、検索した表情報に基づいて対話応答を検索して生成する3段階アーキテクチャである。
人間の評価者は、cTBLs+80%の時間(コヒーレンシー、流派)を好んでおり、以前の最先端よりも4倍良いと判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:44:56 GMT)
Optimal randomized multilevel Monte Carlo for repeatedly nested
expectations [0.8] 我々は「任意深さの帰納的推定」を意味する$mathsfREAD$と呼ばれるモンテカルロ推定器を提案する。
我々の推定器は最適計算コストが$mathcalO(varepsilon-2)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:44:36 GMT)
IT-OT Integration from a Systems Engineering Perspective [0.7] 4つの重要な産業 4.0 設計原則は、透明性、技術援助、相互接続、分散化された決定を産業システムに導入するものである。
ITとOTシステムの複雑さは、システム機能を抽象化することで軽減され、両方の要件を理解し、満たすのが容易になっています。
本研究は,地理的に分散したロボットセルを用いて,Nine Men's Morris のゲームプレイのゲーミフィケーションシナリオを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:59:04 GMT)
MDAMF: Reconstruction of Cardiac Cine MRI under Free-breathing using
Motion-guided Deformable Alignment and Multi-resolution Fusion [0.7] 本稿では,2次双方向伝搬を用いた動き誘導型変形可能なアライメント法を提案する。
提案手法は,ピーク信号対雑音比,構造類似度指数(SSIM),視覚効果の観点から,画像再構成品質の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:05:15 GMT)
Simple yet Effective Code-Switching Language Identification with
Multitask Pre-Training and Transfer Learning [0.7] コードスイッチング(Code-switching)は、カジュアルな設定において、多言語話者が異なる言語の単語を1つの発話で混ぜる言語現象である。
英マンダリン言語指向音声データセットにおける言語識別精度向上のための2つの新しいアプローチを提案する。
我々の最良のモデルでは、実際の英マンダリンのコードスイッチングによる子指向音声コーパスにおいて、0.781のバランスの取れた精度を達成し、以前のベースラインを55.3%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:43:16 GMT)
A Quantum Optical Recurrent Neural Network for Online Processing of
Quantum Times Series [0.7] 量子光リカレントニューラルネットワーク(QORNN)は,量子チャネルの伝送速度を高めることができることを示す。
また、同モデルが不要であれば、同様のメモリ効果に対処できることも示している。
我々は、この最後のタスクの小さなバージョンをフォトニックプロセッサのBorealis上で実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:19:25 GMT)
Digital quantum simulator for the time-dependent Dirac equation using
discrete-time quantum walks [0.7] 離散時間量子ウォークを用いて3+1次元の時間依存ディラック方程式をシミュレートする量子アルゴリズムを提案する。
この結果から,相対論的力学は量子コンピュータで実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:36:57 GMT)
Human-Machine Comparison for Cross-Race Face Verification: Race Bias at
the Upper Limits of Performance? [0.7] 顔認識アルゴリズムは、一部のケースでは人間よりも精度が高いが、人間と機械はどちらも人種ベースの精度の違いを示している。
我々は「クロスレース」顔認証の挑戦的なテストを構築し、人間と最先端の顔認識システム2つを比較した。
我々は,黒と白の2つの顔画像間の身元確認のための最先端のシステムが一般人口を上回ることができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:09:57 GMT)
Cross-Lingual Retrieval Augmented Prompt for Low-Resource Languages [0.6] 低リソース言語におけるゼロショット性能を改善するために,Retrieval Crosslingually Pipelinesによって拡張されたPromptsを提案する。
その結果,一方の言語間移動性能と高次言語と低次言語との類似性の間に有意な正の相関が認められた。
堅牢性分析は、PARCがより強力なMPLMでさらに強力な性能を達成する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:14:32 GMT)
Assessing the Generalizability of a Performance Predictive Model [0.6] 本稿では,アルゴリズム性能の予測モデルの一般化可能性を評価するワークフローを提案する。
その結果,ランドスケープの特徴空間における一般化可能性パターンが性能空間に反映されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:50:44 GMT)
Learning the Dynamics of Sparsely Observed Interacting Systems [0.6] ターゲットと特徴時系列をリンクする未知の非パラメトリックシステムのダイナミクスを学習する問題に対処する。
符号のリッチな理論を活用することで、この非線形問題を高次元線形回帰として考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:08:23 GMT)
Evaluating GPT's Programming Capability through CodeWars' Katas [0.6] 本稿では,GPT(Generative Pretrained Transformer)モデルのプログラミング能力の新たな評価法を提案する。
実験では、これらのGPTモデルがソリューション提供に苦しむ3休レベルでの明確な境界を明らかにした。
この研究は、人間の問題解決技術をうまくエミュレートするために、AIモデルにおけるバリデーションと創造的な思考能力の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:36:16 GMT)
Continuous-Variable Quantum Key Distribution at 10 GBaud using an
Integrated Photonic-Electronic Receiver [0.5] 低コストで大量生産できるフォトニックおよび電子集積回路は、次世代QKDシステムの大規模展開の鍵を握る。
集積光電子受信機を用いた連続可変(CV)QKDシステムを提案する。
QKDシステムは10GBaudという古典的な通信シンボルレートで動作し、高い秘密鍵レートは5kmで0.7Gb/s、0.3Gb/sで10kmで発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:17:09 GMT)
Residual Policy Learning for Vehicle Control of Autonomous Racing Cars [0.5] 本稿では,レースラインの経路追従のための古典的な制御系を改良することを学ぶ,自律走行車用残留車両制御装置を提案する。
本研究では,F1TENTH自動レースシリーズの模擬車として,提案手法の性能評価を行った。
12個の実世界のレーストラックの評価は、古典的なコントローラーと比較して、残余のコントローラーはラップタイムを平均4.55 %減らすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:34:04 GMT)
Exploring Partial Knowledge Base Inference in Biomedical Entity Linking [0.5] 我々はこのシナリオを部分的知識ベース推論と呼ぶ。
我々は, ベンチマークを構築し, 劇的な精度低下によるEL性能の破滅的な劣化を目撃する。
計算オーバーヘッドの少ない2つのNIL問題に対して, 単純かつ効果的に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:57:45 GMT)
The $2T$-qutrit, a two-mode bosonic qutrit [0.4] 量子コンピュータは、2レベル量子システムで符号化された物理量子ビットをしばしば操作する。
ボソニック量子ビット符号は、無限次元のフォック空間の固有部分空間に情報を符号化することで、このアイデアから逸脱する。
ボソニックキュービットは通常、単一のボソニックモードで定義されるが、より良いパフォーマンスを示すマルチモードバージョンを探すのは理にかなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:54:52 GMT)
atTRACTive: Semi-automatic white matter tract segmentation using active
learning [0.4] 監視された機械学習モデルは、このタスクを自動で解決する最先端の技術に到達した。
半自動エントロピーに基づく能動的学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:21:31 GMT)
Efficient Implementation of a Multi-Layer Gradient-Free Online-Trainable
Spiking Neural Network on FPGA [0.3] ODESAは、グラデーションを使わずに、エンド・ツー・エンドの多層オンラインローカル教師ありトレーニングを行う最初のネットワークである。
本研究は,ネットワークアーキテクチャと重みとしきい値のオンライントレーニングを,大規模ハードウェア上で効率的に実施可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:34:15 GMT)
The Tag-Team Approach: Leveraging CLS and Language Tagging for Enhancing
Multilingual ASR [0.3] インドのような言語的に多様な国で、多言語自動音声認識システムを構築することは、難しい課題である。
この問題は、これらの言語の多くが音声的に類似しているという事実を活用することで解決できる。
CLSに基づく多言語ASRモデルの性能向上のために,新しいアプローチを探索し,比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:09:11 GMT)
Survival Probability of Unstable States in Coupled-Channels --
nonexponential decay of "threshold-cusp" [0.2] 不安定な状態の生存確率、初期状態の時間依存性、結合チャネルでの生存確率。
一様化を用いた二チャンネル生存確率の正確な一般表現を導出する。
閾値カスプ」の崩壊は、結合チャネルでのみ見られる新しいタイプの不安定モードであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:47:46 GMT)
Enrichment of the NLST and NSCLC-Radiomics computed tomography
collections with AI-derived annotations [0.2] 胸部CT画像, NSCLC-Radiomics, NSCLC-Radiomics と National Lung Screening Trial の2つのコレクションにAI生成アノテーションを導入する。
結果として得られたアノテーションはNCI Imaging Data Commons (IDC)で公開されており、DICOMフォーマットはデータを調和させ、FAIR原則を達成するために使用される。
この研究は、大規模でパブリックにキュレートされたデータセットの必要性を強化し、AIががんイメージングにどのように役立つかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:46:18 GMT)
Physics-informed machine learning of redox flow battery based on a
two-dimensional unit cell model [0.1] 本稿では,全バナジウムレドックスフローバッテリの性能を予測するために,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を提案する。
数値計算の結果,PINNはセル電圧を正確に予測できるが,電位の予測は一定の変化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:06:30 GMT)
Quality In / Quality Out: Assessing Data quality in an Anomaly Detection
Benchmark [0.1] 同じベンチマークデータセット(異常検出のためのフローベースリアルタイムデータセットであるUGR'16)に対する比較的小さな変更は、考慮した機械学習技術よりも、モデルパフォーマンスに著しく影響することを示します。
この結果から,自律型ネットワークにおけるデータ品質評価と最適化技術に,より注意を払う必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:03:12 GMT)
Pure classical correlation dominant quantum thermal diode via three
triangular-coupled qubits [0.1] クォービット間の内部結合は熱電流を高めることができる。
最大熱電流を発生させる熱伝導状態と耐熱状態は熱を輸送しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:54:12 GMT)
Correcting Semantic Parses with Natural Language through Dynamic Schema
Encoding [0.1] 自動回帰デコーダの精度は自然言語による1ターンの補正で最大26%向上できることを示す。
Tbaseモデルは、ゼロショットのクロスパーザ設定でT5大モデルのエラーを修正することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:01:57 GMT)
Variational quantum eigensolvers for the non-Hermitian systems by
variance minimization [0.0] 量子コンピュータ上で非エルミートハミルトニアンを解くための変分法を提案する。
エネルギーはコスト関数のパラメータとして設定され、全スペクトルを得るために調整することができる。
我々の研究は、近時雑音量子コンピュータ上で変動量子アルゴリズムを用いて非エルミート量子多体系を解くための道筋を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:50:22 GMT)
Universality of the cross entropy in $\mathbb{Z}_2$ symmetric monitored
quantum circuits [0.0] 線形クロスエントロピー (LXE) は, モニタ回路の位相と対称性を区別できることを示す。
2次元のパーコレーションによって説明される臨界点において、LXEは境界条件に依存する普遍的な振舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:01 GMT)
Ultrafast Image Categorization in Biology and Neural Models [0.0] 生態学的に人間に関係のある2つの独立したタスクについて,標準VGG 16 CNNを再訓練した。
ネットワークの再トレーニングは、精神物理学的なタスクで報告されたのに匹敵する、人間のようなパフォーマンスのレベルを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:30:51 GMT)
Tutorial: projector approach to open quantum systems [0.0] このチュートリアルは、効果的量子力学を導出する自己完結した実用的なツールボックスで、複数の分野にわたって量子理論を提供することを目的としている。
このチュートリアルは、量子光学や原子光学から光力学やハイブリッド量子システムまで、応用量子物理学に関する理論家のために書かれたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:00:22 GMT)
Timeseries-aware Uncertainty Wrappers for Uncertainty Quantification of
Information-Fusion-Enhanced AI Models based on Machine Learning [0.0] 時系列データに対する信頼性の高い不確実性推定のための時系列認識型不確実性ラッパーを提案する。
本研究では,情報融合によるモデル精度の向上と,不確実性推定の品質向上が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:58:04 GMT)
Time-dependent theory of scattering a particle on a one-dimensional
$\delta$-potential [0.0] 1次元の$delta$-potential上でスピンレス粒子を散乱する時間依存理論が提示される。
波動作用素は、連続スペクトルに付随する全空間$mathcalH_ac$ではなく、シュワルツ空間$mathcalS$で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:35:38 GMT)
The non-Hermitian landscape of autoionization [0.0] 単共振自己イオン化における例外点(EP)の存在について報告する。
本稿では,EPの実験的決定のための信頼性の高い手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:31:05 GMT)
The Backpropagation algorithm for a math student [0.0] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、ベクトル値関数の合成関数である。
DNNの損失関数の勾配は、多数のパラメータを持つ複数の非線形関数からなる構成である。
本稿では,ヤコビアン演算子を用いた行列乗算による損失関数の勾配を表現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:37:17 GMT)
The Algebra for Stabilizer Codes [0.0] スタビライザー形式主義の言語では、フルランクスタビライザー・タドーはちょうどアフィンラグランジアン部分空間の基底である。
安定化器符号のプロジェクタを分割することにより,エラー検出プロトコルとエラー訂正プロトコルをアフィン古典的な処理能力で復元することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:26:57 GMT)
Task-Optimized Adapters for an End-to-End Task-Oriented Dialogue System [0.0] 本稿では,タスク毎に個別に学習し,事前学習したネットワークの固定層に少数のパラメータを追加するタスク・ド・アダプタを用いたエンドツーエンドTODシステムを提案する。
提案手法はモデルに依存しない手法であり,プロンプトを使わずに入力データのみをプロンプトチューニングする必要がない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:18:28 GMT)
Symmetry-resolved entanglement in critical non-Hermitian systems [0.0] 臨界点における非エルミート的Su-シュリーファー-ヘーガー鎖の基底状態における対称性分解絡みについて検討する。
場の理論におけるボゾン化技法と正確な格子計算を組み合わせることで、$rho_A$と$|rho_A|$の荷電モーメントを解析的に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:36:10 GMT)
Supersolid formation in a dipolar condensate by roton instability [0.0] 細長い双極子凝縮体の超固相形成におけるロトン不安定性の役割を特徴づける。
量子補正を含む拡張グロス・ピタエフスキー方程式を用いて動的シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:51:39 GMT)
Sufficiency of R\'enyi divergences [0.0] 古典的二コトミーに対して、RDs の等式だけでは、2つの方向のいずれかのチャネルが存在するのに十分であることを示す。
最小量子RDの等式は量子の場合で十分であり、特殊の場合では証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:33:30 GMT)
Storing Quantum Information in a generalised Dicke Model via a Simple
Rotation [0.0] 単一放射場と双極子的に相互作用する3ドルレベルの原子系に対して、量子情報を格納する方法が提示される。
この方法は、記憶や検索などの量子情報を操作したり、伝送線を介して通信する手段として用いられる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:26:02 GMT)
Statistical learning on measures: an application to persistence diagrams [0.0] 有限次元ユークリッド空間にデータを持つ代わりに、コンパクト空間 $mathcalX$ の測度を観測するバイナリ教師付き学習分類問題を考える。
当社のフレームワークは,私たちが対処可能な入力データに対して,より柔軟性と多様性を実現しています。
このようなフレームワークは多くの可能なアプリケーションを持っていますが、この作業は永続図と呼ばれるトポロジ的記述子によるデータの分類に強く重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:09:26 GMT)
State-dependent potentials for the $^1\text{S}_{0}$ and $^3\text{P}_{0}$
clock states of neutral ytterbium atoms [0.0] 我々は174textYb$原子における1textS_0-3textP_0$クロック遷移に対する3つの異なる状態依存波長の測定を行った。
具体的には、652.281(21),$THzと542.50205(19),$THzの2つの魔法の波長を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:57:42 GMT)
Spin squeezing in internal bosonic Josephson junctions via enhanced
shortcuts to adiabaticity [0.0] ボソニックジョセフソン接合におけるスピンスクイーズ状態の時間効率と堅牢性について検討する。
本稿では,eSTA法を用いて得られた状態準備時間と,従来提案されていた手法とを比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:03:29 GMT)
Software Architecture for Operation and Use of Quantum Communications
Networks [0.0] 量子通信ネットワークは、状態重畳、非閉鎖、絡み合いなどの量子ビットを用いて、安全な方法で情報の交換を可能にする。
新たなイノベーションは、ネットワークにおけるマルチキャスト通信と同様に、光リピータの使用を可能にする。
量子ネットワークは、現在展開されている古典的ネットワークのエコシステムに統合される必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:40:45 GMT)
Smooth-Trajectron++: Augmenting the Trajectron++ behaviour prediction
model with smooth attention [0.0] 本研究では,注目モジュールにスムーズな項を組み込んだトラジェクトリ予測モデルであるTrjectron++について検討する。
この注意機構は、注意切り替えの限界を示す認知科学の研究にインスパイアされた人間の注意を模倣する。
得られたSmooth-Trajectron++モデルの性能を評価し、様々なベンチマークで元のモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:19:55 GMT)
Site Recurrence for continuous-time open quantum walks on the line [0.0] Pellegrini は離散時間 OQW の連続時間自然極限として連続時間オープン量子ウォーク (CTOQWs) を導入した。
CTOQWのSJK再帰を導入し、従来の再帰の概念と等価であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:11:56 GMT)
Shallow Depth Factoring Based on Quantum Feasibility Labeling and
Variational Quantum Search [0.0] 整数分解は、特に量子コンピューティングの文脈において顕著な研究課題である。
本稿では,新しい量子アルゴリズムであるShallow Depth Factoring (SDF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:18:04 GMT)
Shadows of quantum machine learning [0.0] 完全に古典的なモデルでは難解な学習課題を解くことができる影モデルが存在することを示す。
また、複雑性理論の一般的な仮定に基づいて、全ての量子モデルがシャドウフル可能であるという(ユニ)類似性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:02 GMT)
Sensitivity Analysis of High-Dimensional Models with Correlated Inputs [0.0] 相関パラメータの感度は大きさだけでなく、微分に基づく指数の符号も逆転することができる。
相関パラメータの感度が大まかに異なるだけでなく、微分に基づく指数の符号も逆転できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:48:54 GMT)
Self-adjointness of a class of multi-spin-boson models with ultraviolet
divergences [0.0] 正のmasの構造ボソン場と結合したN$2レベル系(スピン)の族を記述する量子ハミルトニアンモデルのクラスについて検討する。
励起の総数を変更しないスピンスピン相互作用も含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:20:46 GMT)
Search for Multiple Adjacent Marked Vertices on the Hypercube by a
Quantum Walk with Partial Phase Inversion [0.0] 量子ウォークは、目標状態の確率振幅を増幅し、1ドルに近い値の確率に達することを示す。
この結果から, ターゲット状態の部分位相逆転は, 量子ウォークを用いた近接解探索の代替となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:30:04 GMT)
Scaling Evidence-based Instructional Design Expertise through Large
Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4を教育設計の分野で活用することを検討する。
本研究は,エビデンスに基づく教育設計の専門知識のスケールアップに着目し,理論教育学と実践実践のギャップを埋めることを目的としている。
我々は,AIによるコンテンツ生成のメリットと限界について論じ,教育資料の品質確保に人的監督が必要であることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:54:07 GMT)
SLABERT Talk Pretty One Day: Modeling Second Language Acquisition with
BERT [0.0] 言語間移動は、話者の母語の言語構造が外国語の獲得に与える影響である。
我々はNLP文献が陰性移行現象に十分な注意を払っていないことを発見した。
そこで本研究では,TransformerベースのSLAモデルを用いたさらなる研究を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:22:07 GMT)
Rethinking Counterfactual Explanations as Local and Regional
Counterfactual Policies [0.0] 本稿では,各観測の局所的反実律を緩やかに規定する確率的枠組みを提案する。
これらの規則は、様々な反事実的説明の要約として機能し、堅牢な論説をもたらす。
当社のメソッドはPythonパッケージとして利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:27:35 GMT)
Reducing Circuit Depth with Qubitwise Diagonalization [0.0] 本稿では,$r$ Pauli演算子によって生成された$n$-qubit演算子を対角化して,深さが$mathcalO(n log r)$の量子回路を生成する新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、ランダムに生成されたハミルトニアンと、短い深さと低い2量子ゲート数を持つ分子ハミルトニアンを対角化する量子回路の創出に好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:34:06 GMT)
Quantum information geometry of driven CFTs [0.0] 駆動共形場理論は臨界における量子多体系を記述する。
広い種類の駆動プロトコルに対して、理論は時依存距離を持つ時空上で定義されたCFTという観点で、代替だが等価な定式化を許容することを示す。
駆動2d CFTに対する補完的な量子情報視点は、ボゴリューボフ・クボ-モリ(BKM)計量(Bogoliubov-Kubo-Mori)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:18:28 GMT)
Quantum adiabaticity in many-body systems and almost-orthogonality in
complementary subspace [0.0] 量子多体系において、初期状態と瞬時基底状態の重なり合いは、多くの場合ほぼ同じ値である。
本稿では,多体システムの本質的な2つの限界間の相互作用によって,この問題がどのように説明されるのかを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:02:59 GMT)
Quantum Trajectory Approach to Error Mitigation [0.0] 量子エラー緩和(Quantum Error Mitigation、EM)は、ノイズの多い量子デバイスにおけるエラーを減らすための戦略の集合である。
従来のポストプロセッシングにより,ノイズマップの逆変換を実現することができることを示す。
我々は、現在のNISQデバイスに関係のあるモデルで結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:10:35 GMT)
Proof-of-work consensus by quantum sampling [0.0] 我々は、ブロックチェーンコンセンサスのための量子Proof-of-Work(PoW)スキームとして、粗粒ボソンサンプリング(CGBS)と呼ばれる変種を用いることを提案する。
ユーザは現在のブロック情報に依存する入力状態を使用してボソンサンプリングを行い、そのサンプルをネットワークにコミットする。
正直なサンプルをコミットする坑夫への報酬と不正直なサンプルをコミットする坑夫への罰を組み合わせることで、ナッシュ均衡は正直なノードをインセンティブを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:58:40 GMT)
Projector formalism for kept and discarded spaces of matrix product
states [0.0] 我々は、これらの$n$-site空間を明示的に特徴づけるために、便利なプロジェクタ形式と図式表記を導入する。
これにより、明示的にあるいは暗黙的に捨てられた空間を使用するMPSアルゴリズムの定式化が大幅に促進される。
また, 有限MPS基底状態よりも低い$n$サイトの励起を効率よく計算するアルゴリズムについても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:27:42 GMT)
Probing post-measurement entanglement without post-selection [0.0] 多数の測定値から生じる量子集合現象を観測する問題について検討する。
非従来的なアプローチは、実験データとシミュレーションの結果の相互相関を構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:59:59 GMT)
Probabilistic Interpolation of Quantum Rotation Angles [0.0] 量子コンピューティングはゲート演算の普遍的な集合を必要とし、ゲートを回転として、任意の回転角が可能である必要がある。
確率的角度補間(PAI)
これにより、3つの離散化ゲート設定のうちの1つをランダムに選択し、個々の回路出力を後処理することで、任意の所望のパラメトリド回転を効果的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:15:40 GMT)
Predictive Limitations of Physics-Informed Neural Networks in Vortex
Shedding [0.0] 2Dシリンダーのまわりの流れを見て、データのないPINNは渦の沈みを予測できないことに気付きました。
データ駆動型PINNは、トレーニングデータが利用可能である間のみ渦シーディングを表示するが、データフローが停止したときに定常状態のソリューションに戻す。
複素平面上のクープマン固有値の分布は、PINNが数値的に分散し、拡散することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:59:52 GMT)
Polariton Localization and Dispersion Properties of Disordered Quantum
Emitters in Multimode Microcavities [0.0] 実験により, 熱力学限界における多モード多モードTavis-Cummingsモデルの解法が得られた。
分散特性と局在特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:08:35 GMT)
On the Origin of Linearity and Unitarity in Quantum Theory [0.0] 我々は、物理的動機付けされた仮定を用いて量子論の変換を再構築する。
この仮定では、変換は局所的に適用されるべきであり、純粋量子論の線型ユニタリ写像を選別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:39:26 GMT)
On the Expressive Power of Neural Networks [0.0] 普遍近似定理は、多くのフォローアップ研究を引き起こした。
深い狭いReLU-networksではうまく近似できない幅の浅いReLU-networksはありますか?
私たちはこれらの質問に2つの表現力の枠組みで答えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:36:14 GMT)
On Single-Objective Sub-Graph-Based Mutation for Solving the
Bi-Objective Minimum Spanning Tree Problem [0.0] 我々は、進化的計算を取り入れた$mathcalNP$-hard multi-objective least- spanning tree problem (moMST)の効率的な近似に寄与する。
得られた知見に基づいて、高バイアスのサブグラフベースの突然変異演算子を設計する。
その結果,サブグラフベースの演算子が文献のベースラインアルゴリズムに勝っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:35:17 GMT)
On Mixing Rates for Bayesian CART [0.0] 本研究は,BART(Bayesian Additive Regression Trees)のビルディングブロックを形成するBayesian CARTアルゴリズムに焦点を当てる。
種々の提案分布の下で, 典型的な後面の混合時間について, 上界を導出する。
徹底的なシミュレーション研究は、様々な提案の下でスパイク・アンド・スラブ先行とベイジアンCARTの相違を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:04:28 GMT)
Observing Dynamical Phases of a Bardeen-Cooper-Schrieffer Superconductor
in a Cavity QED Simulator [0.0] 従来の超伝導体では、反対モータを持つ電子は、材料中のフォノンによって媒介される魅力的な相互作用によってクーパー対に結合する。
結果として生じる平衡状態は、実際の物質や超低温のフェルミオン原子で起こると予測されるが、まだ直接観測されていない。
この研究は、空洞量子電磁力学(キャビティQED)を用いて提案された動的相を生成する代替方法を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:03 GMT)
Non-stabilizerness and entanglement from cat-state injection [0.0] キャット状態は、図式ZX計算に基づいて量子回路の古典的なシミュレーターのランタイムを改善するために使われてきた。
猫の状態の新たなファミリーを導入し、それを用いて、任意の量子回路に非安定化器性(マジックとしても知られる)と絡み合いを同時に注入する回路ガジェットを記述する。
提案手法は, 入射量子ビット数の削減や, 非入射クリフォード回路のスクランブルダイナミクスの誘導に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:11:14 GMT)
New Insights into the Lamb Shift: The Spectral density of the Shift [0.0] 原子では、束縛された電子と電磁場の真空ゆらぎとの相互作用は電子のエネルギー準位を複雑に変化させる。
最も著名な放射シフトは、水素原子の2S_1/2$と2P_1/2$の間のラムシフトである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:45:41 GMT)
Neural Operator Learning for Long-Time Integration in Dynamical Systems
with Recurrent Neural Networks [0.0] 深層ニューラルネットワークは、推論中に計算コストを削減し、観測データから直接トレーニングすることができる。
しかし、既存の手法は正確には外挿できないため、長時間の統合ではエラーの蓄積が困難である。
ニューラル演算子とリカレントニューラルネットワークを組み合わせることで、新しい効果的なアーキテクチャを構築することができ、その結果、最先端技術と比較して精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:00:18 GMT)
Neural Network Approach to the Simulation of Entangled States with One
Bit of Communication [0.0] ベルの定理は、局所隠れ変数は、いくつかの絡み合った量子状態における測定の統計を完全に説明できないと述べている。
部分絡み合った純2量子状態における全ての射影測定が1ビットの通信しか必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:19:00 GMT)
Near Optimal Adversarial Attack on UCB Bandits [0.0] 報酬が敵の腐敗の対象となるマルチアームバンディット問題について検討する。
本稿では, UCBアルゴリズムを用いた学習者に対して, ラウンド数である$widehatO(sqrtlog T)$の累積コストで, 最適でないターゲットアームを$T - o(T)$倍に引き出すための新たな攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:22:01 GMT)
Multi-Neutrino Entanglement and Correlations in Dense Neutrino Systems [0.0] マルチニュートリノの絡み合いと相関関係は、2つの異なる集合ニュートリノ振動において研究される。
N-tangle re-scalingsは大きなシステムサイズに収束し、真のマルチニュートリノの絡み合いの存在を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:10:47 GMT)
Morphological Classification of Radio Galaxies using Semi-Supervised
Group Equivariant CNNs [0.0] 推定数兆個の銀河のうち、約100万個のみが電波で検出されている。
本稿では,Farioff-Riley Type I (FRI)とFRII Type II (FRII)に分類するために,半教師付き学習手法を用いる。
The Group Equivariant Convolutional Neural Network (G-CNN) was used as an encoder of the state-of-the-the-art self-supervised method SimCLR and BYOL。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:50:32 GMT)
Monte-Carlo simulation method for the frequency comb spectrum of an atom
laser [0.0] 提案する理論モデルでは、原子レーザーの周波数コムスペクトルの解析的導出について述べる。
原子蒸気の凝縮部は、周囲の熱的原子雲の温度によって誘起される熱ノイズを受けると仮定される。
複素値原子レーザー場、結果の周波数コム、繰り返し周波数分布を数値的に監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:28:25 GMT)
MetaXLR -- Mixed Language Meta Representation Transformation for
Low-resource Cross-lingual Learning based on Multi-Armed Bandit [0.0] データ駆動方式で選択した複数のソース言語を利用する拡張アプローチを提案する。
我々は,同じ量のデータを使用しながら,非常に低リソース言語に対するNERタスクにおける技術結果の状態を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:22:33 GMT)
Many-body parametric resonances in the driven sine-Gordon model [0.0] 半古典的トレンシ化ウィグナー近似(TWA)によるトンネル結合を変調したシネ-ゴルドンモデルについて検討する。
弱い駆動振幅の場合、主共振モードでは指数的に高速なエネルギー吸収が生じる。
我々はこれらの共鳴過程によって引き起こされる強い相関を高次連結相関関数として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 01:02:30 GMT)
Majority Rule: better patching via Self-Consistency [0.0] 自己整合性(Self-Consistency, S-C)は、問題の説明を生成する上で、エキサイティングで極めて優れたテクニックである。
本稿では,修正作業のコミットログを説明として,S-C手法のプログラム修復への応用について述べる。
我々は,MODITデータセット上で,プログラムの修正を促そうとする従来のアプローチを破って,最先端の成果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:28:46 GMT)
Lower bounds for adiabatic quantum algorithms by quantum speed limit [0.0] 本稿では,アディバティック量子アルゴリズムのランタイム上での下位境界を推定するためのフレームワークを提案する。
ランダムグラフにおけるk-cliqueを求めるためのアディバティックアルゴリズムの下位境界を解析的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:11:19 GMT)
Lottery Tickets in Evolutionary Optimization: On Sparse
Backpropagation-Free Trainability [0.0] 我々は勾配降下(GD)に基づくスパーストレーニングと進化戦略(ES)について研究する。
ESは多様で平坦な局所最適条件を探索し、疎度レベルと独立ランをまたいだ線形モード接続を保たないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:58:54 GMT)
Learning to solve Bayesian inverse problems: An amortized variational
inference approach [0.0] 本研究の目的は,ベイズ逆写像を学習することでリアルタイムな推論を可能にする手法を開発することである。
我々は、ディープニューラルネットワークに基づくパラメータ化を用いて、後部分布を表現する。
この結果は,マルコフ連鎖モンテカルロによって得られた基底的真理と,我々のアプローチの後方推定値が一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:25:07 GMT)
Learning Diverse Options via InfoMax Termination Critic [0.0] 我々は、強化学習において、再利用可能な時間的拡張行動や選択肢を自律的に学習する問題を考察する。
近年の相互情報に基づくスキル学習の成功に触発されて、より多様な選択肢がより再利用できるという仮説を立てた。
オプションと対応する状態遷移の間のMIを最大化することにより、オプションの勾配を学習する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:06:15 GMT)
Invariant Scattering Transform for Medical Imaging [0.0] Invariant Scattering Transform (IST)技術は、医用画像解析に人気がある。
ISTは医療画像に共通する変換に不変であることを目標としている。
ISTは、病気の検出、診断、治療計画のための機械学習アルゴリズムに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:02:48 GMT)
Introducing a Research Program for Quantum Humanities: Theoretical
Implications [0.0] 量子人文科学は、量子コンピューティングの可能性を探り、人文科学と社会科学の新しい疑問に答えることを目的としている。
本稿では,量子アルゴリズムの人文科学への応用を含む量子人文科学研究プログラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:46:19 GMT)
Interaction-induced Liouvillian skin effect in a fermionic chain with
two-body loss [0.0] 本研究では, 相互作用が2体損失を伴う1次元相関モデルの解析により, リウビリアの皮膚効果を誘導することを示した。
相互作用は、開境界条件下での右辺付近のリウヴィリアンの固有モチーフの局所化を誘導する。
この結果は、強い相互作用によって誘導されるオープン量子系における位相現象を実現するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:43:23 GMT)
Improving Protein-peptide Interface Predictions in the Low Data Regime [0.0] 本稿では,バイモーダルトランスを用いたタンパク質-ペプチド相互作用の予測手法を提案する。
界面残基-残基相互作用の分布は界面残基-残基相互作用と重なり合うことを示す。
このデータ拡張により、PepBDBで利用可能な膨大な量のタンパク質のみのデータを活用して、ニューラルネットワークをトレーニングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:04:27 GMT)
Improved Financial Forecasting via Quantum Machine Learning [0.0] 量子アルゴリズムは、さまざまなドメインやアプリケーションにわたる機械学習を強化する可能性がある。
本研究では、金融予測を改善するために量子機械学習をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 14:57:05 GMT)
Impact of Chiral-Transitions in Quantum Friction [0.0] 2レベル原子に作用する量子摩擦力におけるキラル遷移の役割について検討する。
摩擦力は原子遷移双極子モーメントのハンドネスに敏感な成分を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:48:04 GMT)
Graph-based methods coupled with specific distributional distances for
adversarial attack detection [0.0] 本稿では,グラフの観点から,敵攻撃の検出と解釈の新たなアプローチを提案する。
画像、良性、敵対性については、ニューラルネットワークのアーキテクチャが関連するグラフを誘導する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:21:54 GMT)
Gibbs Sampling of Periodic Potentials on a Quantum Computer [0.0] 周期的実数値関数からギブスをサンプリングする量子アルゴリズムを構築した。
我々のアルゴリズムは、関数の量子オラクルに対するゼロエスオーダークエリを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:54:24 GMT)
Geometric Phases Characterise Operator Algebras and Missing Information [0.0] 幾何学的な位相が、重力の有無にかかわらず量子系を完全に記述するためにどのように用いられるかを示す。
幾何学的位相とフォン・ノイマン代数の直接的な関係を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:01 GMT)
From Human-Centered to Social-Centered Artificial Intelligence:
Assessing ChatGPT's Impact through Disruptive Events [0.0] 最近のGPTモデルのリリースは、人工知能の研究と社会全体にとって、水没した瞬間だった。
ChatGPTの技術的および創造的な領域における卓越した習熟度は、広く普及した。
われわれは、ChatGPTの影響に対する批判が、そのパフォーマンスや、バイアス、毒性、そして「幻覚」に関連する、従来の責任あるAI評価に結びついていると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 22:46:48 GMT)
Forty Thousand Kilometers Under Quantum Protection [0.0] 量子鍵分布(Quantum key distribution、QKD)は、量子コンピューティングによって引き起こされるサイバー攻撃に対する革命的な暗号応答である。
ここでは、第2熱力学法則の量子基盤に基づいて、QKDの長距離セキュリティを構築する。
この手法により、状態の波動特性と位相コヒーレンスを保持する光学増幅器により量子状態の繰り返しを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 21:28:47 GMT)
Finite-key security analysis of differential-phase-shift quantum key
distribution [0.0] 微分位相シフト(DPS)量子鍵分布(QKD)は、レーザー源と受動検出ユニットを用いて簡単な設定で実装できる主要なQKDプロトコルの1つである。
このプロトコルの情報理論のセキュリティ証明が[npj Quant Inf. 5, 87]で確立され、無限に多数のパルスが放出される。
この障害は,最近発見された新規濃度不等式,加藤の不等式を利用して克服できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 00:45:54 GMT)
Few Shot Learning for Medical Imaging: A Comparative Analysis of
Methodologies and Formal Mathematical Framework [0.0] 医療分野におけるディープラーニングの活用方法において、問題に依存したトレーニングデータの不足が大きな問題となっている。
ホットラーニングアルゴリズムはほとんどなく、小さなデータセットから特徴を抽出することで、データ制限問題を解決する。
医療分野では、いくつかの機密疾患に関して利用可能なデータセットがしばしば不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:35:08 GMT)
Extracting Dynamical Models from Data [0.0] 本稿では,位相空間変数の更新を機械学習を用いてモデル化する手法を提案する。
結果は、時間が経つにつれてデータがどのようにサンプリングされるかによって異なります。
新しいアプローチは、機械学習によってRKスキームの係数を決定する方法と考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:42:00 GMT)
Exploring the Vulnerabilities of Machine Learning and Quantum Machine
Learning to Adversarial Attacks using a Malware Dataset: A Comparative
Analysis [0.0] 機械学習(ML)と量子機械学習(QML)は、複雑な問題に対処する上で大きな可能性を示している。
敵攻撃に対する感受性は、これらのシステムをセキュリティに敏感なアプリケーションにデプロイする際の懸念を引き起こす。
本稿では,マルウェアデータセットを用いた敵攻撃に対するMLモデルとQNNモデルの脆弱性の比較分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:31:42 GMT)
Exploring Regions of Interest: Visualizing Histological Image
Classification for Breast Cancer using Deep Learning [0.0] 本研究の目的は、組織像を良性または悪性と分類するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の関心領域を明らかにすることである。
我々はVGG19アーキテクチャを採用し、Gradient, LRP Z, LRP Epsilonの3つの可視化手法を検証した。
その結果, 画像の可視化には, グラディエント・ビジュアライゼーション法と平均シフト選択法が有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:33:28 GMT)
Exploring Large-Scale Entanglement in Quantum Simulation [0.0] 絡み合い(英: entanglement)は、量子多体系の区別される特徴である。
ここでは、ハミルトニアンの絡み合いに基づく絡み合いの実験的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:00:01 GMT)
Explaining the effects of non-convergent sampling in the training of
Energy-Based Models [0.0] 我々は,非収束マルコフ連鎖を用いたエネルギーモデルトレーニングの効果を定量化する。
本研究では,非持続的短距離走で訓練したESMを用いて勾配を推定することにより,経験的統計の集合を完璧に再現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:38:32 GMT)
EfficientNet Algorithm for Classification of Different Types of Cancer [0.0] われわれは,脳腫瘍,乳癌,乳癌,皮膚がんの分類にEfficientNetアルゴリズムを用いて実験を行った。
実験の結果,EfficientNetアルゴリズムは各がんデータセットに対して高い精度,精度,リコール,F1スコアを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:36:31 GMT)
Effects of noise on performance of Bernstein-Vazirani algorithm [0.0] ベルンシュタイン・ヴァジラーニ回路で用いられるアダマール門の効果に様々なガラス障害を導入する。
その結果,全ての症例において障害強度の増加に伴い,アルゴリズムの有効性が低下することが判明した。
この結果と類似の古典的アルゴリズムの性能を類似雑音下で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:15:07 GMT)
Edge modes as dynamical frames: charges from post-selection in generally
covariant theories [0.0] 我々は、重力エッジモードを動的参照フレームとして識別する共変位相空間形式に基づくフレームワークを開発する。
このような埋め込みと整合した対称性を考察する。
境界条件とプレシンプレクティック構造を境界動作にエンコードする方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:05:58 GMT)
EAMDrift: An interpretable self retrain model for time series [0.0] EAMDrift(EAMDrift)は、複数の個人予測器から予測を合成し、性能指標に従って予測を重み付けする新しい手法である。
EAMDriftはデータのアウト・オブ・ディストリビューションパターンに自動的に適応し、各瞬間に使用する最も適切なモデルを特定するように設計されている。
本研究は,EAMDriftが個々のベースラインモデルより20%優れ,非解釈可能なアンサンブルモデルに匹敵する精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:25:26 GMT)
Distance Rank Score: Unsupervised filter method for feature selection on
imbalanced dataset [0.0] 本稿では,教師なし特徴選択のための新しいフィルタ手法を提案する。
これは特に不均衡なマルチクラスデータセットに有効である。
本手法は,観測距離と特徴値とのスピアマンのランク相関に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:45:55 GMT)
Diagnosis and Prognosis of Head and Neck Cancer Patients using
Artificial Intelligence [0.0] がんは世界中で最も致命的な疾患の1つであり、頭頸部がん(H&N)は毎年数十万件の新しい症例が記録されている。
臨床医は、CTやポジトロン・エミッション・トモグラフィーなどの医療画像モダリティを用いて腫瘍の存在を検知し、その情報と患者の予後に関する臨床データを組み合わせる。
機械学習とディープラーニングは、これらのタスクを自動化し、医師が非常に有望な結果を得るのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 08:22:41 GMT)
Detection of Late Blight Disease in Tomato Leaf Using Image Processing
Techniques [0.0] ラトブライトは世界で最も一般的なトマト病であり、しばしばトマト作物の生産を著しく減少させる。
農作物としてのトマトの重要性は、遅芽の早期発見を必要とする。
画像セグメンテーションとマルチクラスSVM技術を用いて、この研究で遅発性障害が発見される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 06:16:40 GMT)
Data Representations' Study of Latent Image Manifolds [0.0] 画像分類のための最先端の訓練された畳み込みニューラルネットワークは、層に沿って特徴的な曲率プロファイルを持つことがわかった。
また,最後の2層間の曲率ギャップは,ネットワークの一般化能力と強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:49:16 GMT)
DC CoMix TTS: An End-to-End Expressive TTS with Discrete Code
Collaborated with Mixer [0.0] 改良された韻律モデリングを実現するために,新しい入力表現とシンプルなアーキテクチャを提案する。
TTSにおける離散コードの使用の成功に触発されて,参照エンコーダの入力に離散コードを導入する。
主観的評価と客観的評価の両面から,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 05:36:22 GMT)
CrystalGPT: Enhancing system-to-system transferability in
crystallization prediction and control using time-series-transformers [0.0] Time-Series-Transformer (TST)フレームワークは強力な転送学習機能を利用する。
CrystalGPTは既存のMLモデルの8倍の累積誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:34:16 GMT)
Crowdsourcing subjective annotations using pairwise comparisons reduces
bias and error compared to the majority-vote method [0.0] 本稿では,ランダムな誤差と測定バイアスが,主観的構成物のクラウドソースアノテーションにどのように入るかを理解するための理論的枠組みを提案する。
次に、Eloスコアとペア比較ラベリングを組み合わせたパイプラインを提案し、両種類の測定誤差を低減するために、ユビキタスな多数投票法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:14:12 GMT)
Credit Card Fraud Detection Using Asexual Reproduction Optimization [0.0] 提案手法は,必要なトレーニング時間を著しく削減できると同時に,不正検出問題において重要なリコールを増大させることができる。
その結果、AROは短時間で最高のコストを達成でき、その結果、リアルタイム不正検出システムとみなすことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 19:32:38 GMT)
Copycat process in the early stages of einselection [0.0] はじめに重ね合わせで量子系の特異な初期挙動を同定し記述する。
この挙動は、システムがデコヒールし始めると起こるが、完全な選別の前に起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:04:52 GMT)
Controlling the Photon Number Coherence of Solid-state Quantum Light
Sources for Quantum Cryptography [0.0] 量子通信ネットワークは、単一光子を用いた量子鍵分布(QKD)を含む量子暗号プロトコルに依存している。
QKDプロトコルのセキュリティに関する重要な要素は、光子数コヒーレンス(PNC)である。
我々は、刺激パルスと組み合わせた量子ドットの2光子励起を利用して、高純度かつ不明瞭なオンデマンド単一光子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:46:00 GMT)
Controlled bond expansion for DMRG ground state search at single-site
costs [0.0] 単一コストで2サイト毎の精度と収束性が得られる制御結合拡張(CBE)アルゴリズムを提案する。
幅4シリンダー上の近藤・ハイゼンベルクモデルでは,フェルミ面の体積が異なる2つの相が特徴的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 11:23:54 GMT)
Conformal Regression in Calorie Prediction for Team Jumbo-Visma [0.0] 本稿では,自転車レースにおけるエネルギー需要を予測するための,より効果的なアプローチを提案する。
回帰モデルを用いて速度とパワーを予測することにより、各ステージ毎の乗車者毎のカロリー需要推定をコーチに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:26:11 GMT)
Computational Language Assessment in patients with speech, language, and
communication impairments [0.0] 音声、言語、コミュニケーションの症状は、早期発見、診断、治療計画、神経認知疾患の進行のモニタリングを可能にする。
計算言語アセスメント(C.L.A.)は従来の手作業による神経学的アセスメントよりも改善されていると論じる。
C.L.A.は、機械学習、自然言語処理、信号処理を用いて、認知症高齢者および高リスク者における音声、言語、コミュニケーションの神経認知的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:20:45 GMT)
Collective Radiative Interactions in the Discrete Truncated Wigner
Approximation [0.0] サブ波長間隔での原子配列の最近の実験的実現により、超放射能は実質的な関心を取り戻した。
この問題に対する半古典的なアプローチを開発し、相互作用するスピンのコヒーレントで散逸的な多体ダイナミクスを記述する。
次に、空間的に拡張された3次元コヒーレントに駆動される原子配列の気体力学において、量子化された放射場に結合した超放射能について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:11:32 GMT)
Citizen Perspectives on Necessary Safeguards to the Use of AI by Law
Enforcement Agencies [0.0] 本研究は,111人の市民のインタビューを通じて,警察によるAI利用に対する見解を探るものである。
サイバー犯罪やテロリズムの文脈において、LEAによるAI使用のネガティブな影響からの保護の提案とともに、社会的な懸念を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:26:34 GMT)
Characterizing the geometry of the Kirkwood-Dirac positive states [0.0] カークウッド・ディラック(KD)準確率分布は、2つの観測可能な$A$と$B$の固有基底に関する任意の量子状態を記述することができる。
正のKD分布を持つ状態の全凸集合が、$A$と$B$の固有基底に依存することを示す。
また、純粋なKD陽性状態の凸結合として書けない混合KD陽性状態が存在するかどうかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:05:02 GMT)
Centralised Design and Production of the Ultra-High Vacuum and
Laser-Stabilisation Systems for the AION Ultra-Cold Strontium Laboratories [0.0] サイドアームとレーザーの安定化システムの設計と製造の合理化により、AIONコラボレーションは24ヶ月以内に5つの最先端研究所を並行して建設し、装備することができた。
このアプローチは、原子時計実験や中性原子量子コンピューティングシステムのような他の低温原子実験の開発と構築のモデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:37:15 GMT)
Causal discovery for time series with constraint-based model and PMIME
measure [0.0] 本稿では,因果探索アルゴリズムと情報理論に基づく測度を組み合わせた時系列データにおける因果関係の発見手法を提案する。
提案手法を複数のシミュレーションデータセット上で評価し,有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:38:50 GMT)
Beyond Rankings: Exploring the Impact of SERP Features on Organic
Click-through Rates [0.0] 検索エンジンの結果ページ (SERP) は、インターネットの広範囲へのデジタルゲートウェイとして機能する。
過去数十年間、クリックスルー率(CTR)を決定するためにウェブサイトランキングの影響を中心に研究が急増しているのを目撃してきた。
本研究は,これらの特徴の重要な役割を解明し,単に美的要素であるだけでなく,CTRとインターネット利用者の行動に強く影響していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:01:02 GMT)
Bell sampling from quantum circuits [0.0] 量子コンピュータのベンチマークに使用可能な,量子計算のモデルであるベルサンプリング(Bell sample)が見つかる。
ベルサンプリングでは、ベル基底の量子回路で作成された状態の2つのコピーを測定する。
ベルのサンプルは古典的に作りやすく、同時に回路シャドウと呼ばれるものを構成することが示されています。
我々は、回路の深さの試験と、回路内のTゲート数に対する下界を推定するアルゴリズムという、2つの新しい効率的なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:01:58 GMT)
BN-DRISHTI: Bangla Document Recognition through Instance-level
Segmentation of Handwritten Text Images [0.0] 本稿では,ハフ変換とアフィン変換を併用した深層学習に基づくオブジェクト検出フレームワーク(YOLO)を提案する。
BN-HTRdデータセットの拡張版として、786個の全ページ手書きBangla文書画像を示す。
Fスコアは行数99.97%,単語セグメンテーション98%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 04:08:57 GMT)
BEIR-PL: Zero Shot Information Retrieval Benchmark for the Polish
Language [0.0] この研究はmMARCOとMr.TyDiのデータセットにインスパイアされ、アクセス可能なすべてのオープンIRデータセットをポーランド語に翻訳した。
13のデータセットからなる新しいベンチマークであるBEIR-PLベンチマークを導入しました。
新たに導入されたBEIR-PLベンチマークにおいて,多数のIRモデルの評価と比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 13:29:07 GMT)
Automated Annotation with Generative AI Requires Validation [0.0] 生成型大規模言語モデル(LLM)は、テキストアノテーションの手順を増強するための強力なツールである。
LLMのアノテーションポテンシャルを原則的かつ効率的な方法で活用するためのワークフローを概説する。
テキストアノテーションのLLM性能は有望であるが,データセットとアノテーションの型の両方に高い関連性があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:50:45 GMT)
Assessing Word Importance Using Models Trained for Semantic Tasks [0.0] 我々は、自然言語推論とパラフレーズ同定という、意味的課題を解決するために訓練されたモデルから単語の意義を導き出す。
我々は、いわゆるクロスタスク評価を用いて、それらの妥当性を評価する。
本手法は, 文章中の重要な単語を, 学習における単語のラベル付けを伴わずに識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:34:26 GMT)
Anisotropic exciton polariton pairs as a platform for PT-symmetric
non-Hermitian physics [0.0] マイクロキャビティ・エクシトン・ポラリトンは、複数のスペクトル退化を実現するための汎用的なプラットフォームを提供することができることを示す。
ゼロしきい値レーザーの実現には重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:32:54 GMT)
Analysing high resolution digital Mars images using machine learning [0.0] 火星での季節的な極地氷冠の後退の後、小さな水氷のパッチは日陰の場所に残される可能性がある。
このような氷パッチの空間的・時間的発生を見るためには、光学画像の検索と検査が必要である。
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いて、緯度 -40deg と -60deg の間の緯度帯に、潜在的な氷のパッチを持つさらなる画像を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 15:44:55 GMT)
An Efficient Machine Learning-based Channel Prediction Technique for
OFDM Sub-Bands [0.0] 我々はOFDMサブバンドにおけるチャネル予測のための効率的な機械学習(ML)に基づく手法を提案する。
提案手法の新規性は、選択的なフェーディングにおける将来のチャネル挙動を推定するために使用されるチャネルフェーディングサンプルのトレーニングにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:41:27 GMT)
Ambiguity in solving imaging inverse problems with deep learning based
operators [0.0] 大規模な畳み込みニューラルネットワークは、画像分解のためのツールとして広く利用されている。
画像の劣化は, 逆問題として数学的にモデル化され, ノイズがデータに与える影響を近似することは困難である。
本稿では,深層学習に基づく画像の復号化に多くの精度を損なうことなく,安定性を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:07:08 GMT)
Aging and Reliability of Quantum Networks [0.0] 量子情報科学は、コンピューティング、暗号、センシングの技術的ブレークスルーにつながる可能性がある。
これらのタスクの実装には、多くのコンポーネントを持つ複雑なデバイスが必要である。
本研究では,ネットワークの老朽化と修復のメカニズムを特徴付ける解析手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 16:03:38 GMT)
Adaptive Conformal Prediction by Reweighting Nonconformity Score [0.0] 我々は、QRF(Quantile Regression Forest)を用いて、不整合スコアの分布を学習し、QRFの重みを利用して、テストポイントに類似した残差を持つサンプルにより重要度を割り当てる。
提案手法は,仮定のない有限標本境界範囲と訓練条件範囲を満足し,適切な仮定の下で条件付き範囲を確保できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:15:22 GMT)
Adapted Caldeira-Leggett Model [0.0] ACL(Adapted Caldeira-Leggett)モデルは有限ヒルベルト空間上に構築され、数値研究に適している。
我々は、ACLモデルを用いて、デコヒーレンス(decoherence)とeinselection(einselection)の分野における新しいトピックを研究してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:09:34 GMT)
Adaptation of Tongue Ultrasound-Based Silent Speech Interfaces Using
Spatial Transformer Networks [0.0] 無声音声インタフェース(SSI)は,特定の条件下での調音運動データから知能音声を合成することができる。
結果として得られるモデルは話者固有のもので、ユーザ間の迅速な切り替えが厄介になる。
我々は、入力画像上でアフィン変換を行うことのできる空間変換器ネットワーク(STN)モジュールを用いて、ディープネットワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:51:32 GMT)
Accurate Shapley Values for explaining tree-based models [0.0] 木構造を効率的に利用し,最先端の手法よりも精度の高い2つのシェープ値推定器を導入する。
これらのメソッドはPythonパッケージとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 17:19:43 GMT)
AI Imagery and the Overton Window [0.0] 本稿は、今日のAI開発者とユーザの両方が直面する懸念を調査する文献レビューである。
合法化の課題と倫理的懸念について論じ、AI生成モデルがいかに非常に有用であるかを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 18:01:04 GMT)
A rule-general abductive learning by rough sets [0.0] 実世界のタスクでは、通常大量のラベルなしデータとラベル付きデータがある。
専門家は論理ルールを使ってラベルのないデータをラベル付けすることができるが、この操作はコストがかかる。
粗集合(RS-ABL)による規則一般帰納学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 10:14:35 GMT)
A Zero-Threshold Polariton-Raman Laser [0.0] 我々は、ストロークシフトポラリトンラマンモードが光学的微小キャビティ内の異方性励起子-ポラリトンバンドの1つ内で調整されると、ゼロしきい値のラマンレーザーが得られることを示した。
さらに、単一モードのマイクロキャビティにおけるラマン活性異方性励起子偏光子がPT対称非エルミート量子系を実現するためのプラットフォームを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 07:15:17 GMT)
A Relationship Between Spin and Geometry [0.0] スピン代数の幾何学的内容は、クリフォード様代数の新たな一般化形式の中で実現することによって明らかにする。
スピンと非可換幾何学の自然な関係を実証し、超体積代数の測定や量子力学への影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 23:44:09 GMT)
A Novel Fault-Tolerant Logic Style with Self-Checking Capability [0.0] 本稿では,論理レベルでハードウェアの信頼性を高めるための自己チェック機能を備えた新しい論理形式を提案する。
提案した論理セルは2レールのインプット/アウトプットを持ち,出力の各レールの機能は耐故障性回路の構築を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 12:21:53 GMT)
A Human-in-the-Loop Approach for Information Extraction from Privacy
Policies under Data Scarcity [0.0] プライバシポリシアノテーションに対するHuman-in-the-Loopアプローチのプロトタイプシステムを提案する。
本稿では,プライバシポリシアノテーションの領域で一般的なデータ不足の制約に特化して,MLに基づく提案システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:58:15 GMT)
A Holistic Approach to Quantum Ethics Education [0.0] 量子倫理プロジェクト(QEP、Quantum Ethics Project)、その活動、組織哲学を紹介する。
第3部は、QEPの進行中のカリキュラム開発作業について報告しており、その中には、倫理と量子技術の社会的影響に関する最初のフル長コースの1つも含まれている。
本稿は、QEPネットワークへの参加について、共同作業者への呼びかけと情報提供で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 03:56:55 GMT)
A Comparison of Decision Algorithms on Newcomblike Problems [0.0] 2つの標準的な決定アルゴリズムは、囚人のジレンマといわゆる「ニューコムライク」問題に直面すると、体系的に失敗することが示される。
我々は、これらの問題に対して常に勝利する、タイムレス決定理論と呼ばれる新しい決定アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 20:50:08 GMT)
A 2D Quantum Dot Array in Planar Si/SiGe [0.0] スピン量子ビットアレイの最初のデモンストレーションは、様々な半導体材料で示されている。
スピン量子ビット論理の最高性能はシリコンで実現されているが、2次元のシリコン量子ドットアレイのスケーリングは困難であることが証明されている。
Si/SiGeヘテロ構造において、2$times$2量子ドットアレイを結合したトンネルを形成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 May 2023 09:24:49 GMT)